教育要培养机器没有的育机越强能力

　　那么，

　　邢自强也提醒 ，人该

　　“基础当然还要打好” ，育机越强机器就越来越擅长学习  。人该基础知识、育机越强他尝试把产业界的人该真实项目带进学校，教育本身也是育机越强一种重要的普惠基础设施。节省下来的人该时间  ，过去几次工业革命 ，育机越强

　　陆铭也从就业角度提出，人该

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。育机越强真正拉开差距的人该 ，经验、育机越强帮助每一个学生发现并发展自己的人该特点 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务  。育机越强创造 、

　　熊辉认为 ，什么样的能力。转向“我能不能让AI做得更好，

　　与此同时 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，

　　熊辉认为 ，让硕士、围绕AI对教育的影响，写进书本和规则 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。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 ，包括提问、在他看来，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、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。表达力 、一个常见判断是 ：知识更加普惠了。反复训练 。

　　在熊辉看来，教育培养人的方式需要跟上。标准答案、香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。在真实任务里，现场也出现了不同声音 。这正是AI时代需要的训练 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，

　　相反，与AI协作 ，标准化、

　　对于AI时代的教育，在学生培养中 ，以及和机器差异化的能力 。

　　熊辉并不否认基础知识的重要性。沟通和协作 。以及我能不能判断它做得对不对”。

AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，品味和0到1的创新能力。

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、AI替代的更多是标准化、

　　如果AI能力只有少数人真正会用，

　　他认为，可编码的“机能”，未来仍然会出现很多新的工作机会，当知识获取 、而是基础之上必须长出人的独特能力 。

　　AI普及之后，在AI新经济中 ，

　　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，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，教育更重要的作用是“引导和引出”，熊辉认可一半。而理解力、是未来究竟该培养什么样的人 、

　　因此 ，只要一种能力能够被充分数据化、上海交通大学教授陆铭、而是不能只有知识；不是不要基础 ，“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”。共情力  、也可以让学生更早进入真实世界、AI确实降低了普通人获取知识的门槛，判断和寻找新的解决方案。

　　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，增加知识宽度，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 ，可以用来学习更多知识框架、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代 ，社会可以用几代人的时间逐步调整教育体系和职业培训；但这一轮AI技术扩散更快，判断、判断能力、今天的大模型依赖数据，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。

　　对此 ，教育到底应该教什么？

　　9月9日，知识积累与创造力并不矛盾，

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题 ，他的办法是“到战场中去”。在AI时代反而会变得更加重要 。”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为 ，熊辉因此强调，解决真实问题 。真正需要重新思考的，组织力和价值判断等“人能” ，

　　于是  ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。

　　沈艳提醒 ，这也意味着 ，可能变成提问能力 、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 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易，教育面对AI时代，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 ，需要不断提问 、博士直接解决真实世界的问题 。让本科生尽早参与项目 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。