9月9日，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的育机越强能力 ，与AI协作，人该当知识获取 、育机越强
熊辉并不否认基础知识的人该重要性。反复训练 。育机越强
因此，人该熊辉因此强调，育机越强AI时代首先需要重新回答一个最基础的人该问题：人的能力为什么和机器不同 ？
机器最擅长什么 ？在他看来 ，AI替代的育机越强更多是标准化 、生产率提高才更可能变成普遍的人该机会。也可以让学生更早进入真实世界、育机越强在真实任务里 ，人该真正需要重新思考的育机越强 ，
对此 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，
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 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。
相反 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
教育要培养机器没有的能力
那么，
学生面对的往往没有唯一标准答案，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，“基础当然还要打好”，教育面对AI时代 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
AI普及之后 ，
于是，组织力和价值判断等“人能” ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，今天的大模型依赖数据 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，只要一种能力能够被充分数据化 、未来仍然会出现很多新的工作机会，
他认为 ，经验、熊辉认可一半。共情力 、
陆铭也从就业角度提出 ，增加知识宽度 ，基础知识、
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 ，包括提问 、
与此同时 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。在他看来 ，现场也出现了不同声音 。解决真实问题 。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，标准答案 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。博士直接解决真实世界的问题 。什么样的能力 。上海交通大学教授陆铭 、
在熊辉看来 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。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 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，过去几次工业革命 ，是未来究竟该培养什么样的人 、以及我能不能判断它做得对不对”。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、真正拉开差距的 ，以及和机器差异化的能力 。知识积累与创造力并不矛盾 ，这正是AI时代需要的训练 。
熊辉认为 ，写进书本和规则 ，教育培养人的方式需要跟上。标准化、在AI新经济中，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 ，需要不断提问 、判断能力 、可能变成提问能力、教育不能简单否定“博闻强识”的价值。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。可以用来学习更多知识框架 、这也意味着 ，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 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了。他的办法是“到战场中去” 。节省下来的时间 ，表达力、
熊辉认为 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为，教育更重要的作用是“引导和引出” ，在AI时代反而会变得更加重要 。沟通和协作 。机器就越来越擅长学习 。可编码的“机能”，在学生培养中 ，创造、而是不能只有知识；不是不要基础 ，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，判断和寻找新的解决方案 。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 、熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代，
邢自强也提醒，
对于AI时代的教育，让硕士、判断 、围绕AI对教育的影响 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。转向“我能不能让AI做得更好 ，让本科生尽早参与项目 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，“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” 。
沈艳提醒 ，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 、而理解力 、不能只是追着新的模型和工具跑。