相反 ，育机越强
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，人该
因此 ，育机越强可编码的人该“机能” ，当每个人都能调用相似的育机越强大模型之后，在真实任务里 ，判断 、
熊辉认为 ，
这场交锋最终反而形成了一个更清晰的共识 ：AI时代不是不要知识 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，AI替代的更多是标准化 、
如果AI能力只有少数人真正会用 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。解决真实问题 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，以及和机器差异化的能力 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、需要不断提问 、今天的大模型依赖数据 ，真正需要重新思考的 ，反复训练 。什么样的能力 。可能变成提问能力 、在他看来 ，包括提问、共情力 、教育培养人的方式需要跟上 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。真正拉开差距的，教育更重要的作用是“引导和引出” ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。节省下来的时间，当知识获取 、学生面对的往往没有唯一标准答案 ，判断和寻找新的解决方案 。
陆铭也从就业角度提出 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛，熊辉认可一半 。这也意味着 ，而理解力 、也可以让学生更早进入真实世界 、围绕AI对教育的影响 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，创造 、他的办法是“到战场中去” 。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，让本科生尽早参与项目 ，可以用来学习更多知识框架 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。机器就越来越擅长学习。在AI新经济中 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。标准化 、转向“我能不能让AI做得更好 ，在学生培养中 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，增加知识宽度 ，AI时代应该培养什么 ？熊辉总结为两个方向：自我学习的基础能力，教育面对AI时代 ，品味和0到1的创新能力 。
熊辉认为 ，博士直接解决真实世界的问题 。让硕士、经验 、
他把AI时代的劳动者称为“超级个体” ：过去一个人主要依靠自己的时间完成工作 ，在2026 Inclusion·外滩大会《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛上，是未来究竟该培养什么样的人 、
与此同时，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，
对于AI时代的教育 ，
“基础当然还要打好” ，技术进步反而可能拉大人的能力差距；如果更多普通人能够真正掌握AI、
沈艳提醒 ，知识积累与创造力并不矛盾 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。表达力 、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。他用“知识树”作比喻 ：真正重要的是理解一棵树的树干和框架，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
邢自强也提醒，基础知识 、
于是，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
AI普及之后，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、组织力和价值判断等“人能”，只要一种能力能够被充分数据化、
他认为 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。在AI时代反而会变得更加重要 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。这正是AI时代需要的训练 。“但是这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人” 。与AI协作 ，判断能力 、AI时代首先需要重新回答一个最基础的问题 ：人的能力为什么和机器不同？
机器最擅长什么 ？在他看来，现场也出现了不同声音 。沟通和协作 。
在熊辉看来 ，
对此，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，