2024年10月23日上午，2011年诺贝尔经济学奖得主，美国纽约大学William R. Berkley经济学教授托马斯·萨金特（Thomas J. Sargent）到访厦门大学经济学科，在经济楼N501与经济学科博士研究生进行座谈会，就科研方向、人工智能发展与研究心得等主题与经济学科学子进行深入交流。
本次座谈会由厦门大学邹至庄经济研究院助理教授冯翔宇老师主持、王亚南经济研究院助理教授郭迪悦老师参加座谈。冯翔宇老师首先询问萨金特教授对经济学科博士研究生开展研究时有何建议。萨金特教授认为应该以兴趣为引导选择自己的研究方向，并持续不断地学习、钻研，对研究充满激情。萨金特教授幽默风趣的谈到自己作为艺术家的妻子能够从各种艺术展览或户外活动中获得灵感，而自己在研究中也曾有过灵感不足的时候，不过他始终热爱经济学研究，以良好积极的心态去挑战每一个问题。
以此为开端，参加本次座谈的博士生同学们也针对时下热门的人工智能领域提出疑问，在人工智能的时代背景下，统计学是否还存在价值？未来的发展方向如何呢？萨金特教授认为，与人工智能相比，统计学更加侧重于发掘模型和方法背后的理论性质。尽管机器学习、深度学习的价值已经在各个领域中得到检验，但是目前依旧很难解释其背后的原因，也就是所谓的“黑箱难题”。萨金特教授鼓励学生深入去学习各种统计理论，并展望未来的统计学研究能够解释“why they (AI) really work？”。另一方面，AI威胁论一直伴随着人工智能的发展，很多人都在质疑AI是否会自我进化，并威胁到人类未来的生产生活方式。萨金特教授也提到当下类似ChatGPT等人工智能正在潜移默化的改变人们的思考行为方式，但是认为其在本质上不能完全取代人类。在当下计算机技术快速发展的时代，作为学生应该培养自身learn how to learn的能力，以应对未来层出不穷的技术革新。他以python学习为例，尽管很难去理解和解释大模型背后的原理，但是可以通过灵活使用CURSOR (编程辅助AI)，同样可以帮助自己快速学习编程语言。因此，与其担忧AGI是否会取代人类，不如培养自身灵活使用工具的能力。萨金特教授指出即使最专业的科学家可能也无法预测到21世纪最伟大的技术革新，那不如将未来的人工智能视作“Surprise”，并充满期待！
此外萨金特教授向博士研究生分享自己面对科研困境和压力时的一些经验。他强调科研遇到困难是每一个研究者都会经历的事情，自己也曾因为很好的想法没有得到应有的结果而upset，不过他认为要始终对自己研究方向保持激情，只有这样才能在无数的不可能中寻求可能。在研究遇到困难时，对于理论问题的探索可能需要不断的尝试，而对于实证问题则可以选择更换一个自身更感兴趣的问题，这样才能保证始终充满动力去寻找新的解决方案。对于科研压力而言，萨金特教授指出通常的科研压力是来源于自身的心理压力，而并非外在繁杂的工作内容，因此多一点热爱或许能对缓解压力所有帮助。
最后在被问到从普通的经济学博士到诺贝尔经济学奖得主驱动其获得成功的因素时，萨金特教授坦言自己从没认真考虑过这个问题，他认为自己更多的是在享受当老师时与人交流知识、探讨学术的乐趣，他非常喜欢与学生讨论问题，并且热爱当前所从事的经济学研究。萨金特教授鼓励每一位同学去寻找自己所热爱的事物，并非每一个人都能在预设plan A的道路上获得成功，那么此时plan B或许更能开辟出一条新的道路，从而实现人生另一个选择。
在座谈会最后，现场同学们为萨金特教授送上了亲手制作的精美礼物。在合影留念后，大家用热烈的掌声向萨金特教授表示了感谢，本次座谈会在愉快的气氛中落下帷幕。
文 | CHOW 2024级博士生 辛世纪
图 | 经济学院 林鹭
排版、审核 | CHOW 林安语
