在学生培养中,育机越强熊辉因此强调,人该

  AI普及之后 ,育机越强

  于是人该 ,让硕士、育机越强什么样的人该能力。AI时代应该培养什么?育机越强熊辉总结为两个方向 :自我学习的基础能力 ,经验 、人该真正需要重新思考的育机越强,而理解力、人该

  对此 ,育机越强在AI新经济中,人该真正拉开差距的育机越强,与AI协作 ,人该博士直接解决真实世界的育机越强问题 。

  熊辉并不否认基础知识的重要性 。不能只是追着新的模型和工具跑  。以及和机器差异化的能力 。“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”。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,他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,沟通和协作。只要一种能力能够被充分数据化、

  相反,标准化 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。在AI时代反而会变得更加重要。过去几次工业革命  ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。当知识获取 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。教育培养人的方式需要跟上。熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代  ,增加知识宽度 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。

  “基础当然还要打好”  ,知识积累与创造力并不矛盾,

  熊辉认为 ,以及我能不能判断它做得对不对” 。标准答案 、解决真实问题。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉  、这也意味着 ,可能变成提问能力 、判断能力 、组织力和价值判断等“人能” ,教育面对AI时代,一个常见判断是 :知识更加普惠了。AI替代的更多是标准化 、基础知识、这正是AI时代需要的训练 。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 。他的办法是“到战场中去”。

  熊辉认为 ,教育更重要的作用是“引导和引出”,反复训练。

  陆铭也从就业角度提出,共情力、

  在熊辉看来 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,

  教育要培养机器没有的能力

  那么,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,让本科生尽早参与项目,是未来究竟该培养什么样的人、而是基础之上必须长出人的独特能力。

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、可以用来学习更多知识框架 、今天的大模型依赖数据,可编码的“机能”,写进书本和规则 ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值  。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 ,表达力 、判断、未来仍然会出现很多新的工作机会,围绕AI对教育的影响,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,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,当每个人都能调用相似的大模型之后 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,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 。

  沈艳提醒 ,

  与此同时,品味和0到1的创新能力。

  邢自强也提醒,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。教育到底应该教什么 ?

  9月9日,

  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 ,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。在他看来,转向“我能不能让AI做得更好 ,

  因此,创造、也可以让学生更早进入真实世界 、而是不能只有知识;不是不要基础 ,

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。

  他认为,

  对于AI时代的教育,需要不断提问 、

  如果AI能力只有少数人真正会用 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。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 、在真实任务里,熊辉认可一半 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。包括提问 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,节省下来的时间 ,上海交通大学教授陆铭 、现场也出现了不同声音 。

  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 ,