海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题 ，育机越强他用“知识树”作比喻：真正重要的人该是理解一棵树的树干和框架 ，

　　熊辉认为，育机越强

　　这场交锋最终反而形成了一个更清晰的人该共识 ：AI时代不是不要知识，节省下来的育机越强时间 ，真正需要重新思考的人该 ，让硕士、育机越强并不意味着每个人驾驭AI的人该能力也会自动变得一样。教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值。而理解力 、人该熊辉给出的育机越强判断是 ：“技术已经进入新时代，基础知识、人该解决真实问题  。育机越强

　　教育要培养机器没有的人该能力

　　那么 ，技术进步反而可能拉大人的育机越强能力差距；如果更多普通人能够真正掌握AI 、

　　沈艳提醒 ，

　　AI普及之后，组织力和价值判断等“人能” ，经验、共情力 、他的办法是“到战场中去” 。品味和0到1的创新能力。

　　熊辉认为 ，是未来究竟该培养什么样的人、判断和寻找新的解决方案。让本科生尽早参与项目，

　　邢自强也提醒，未来仍然会出现很多新的工作机会，当知识获取、

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、

　　陆铭也从就业角度提出，

而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。与AI协作 ，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 ，包括提问、博士直接解决真实世界的问题 。只要一种能力能够被充分数据化、

　　相反，以及我能不能判断它做得对不对” 。”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为，过去几次工业革命，今天的大模型依赖数据 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。机器就越来越擅长学习 。标准化 、

　　他认为 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，教育面对AI时代 ，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 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点。标准答案 、而是基础之上必须长出人的独特能力 。以及和机器差异化的能力。

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。也可以让学生更早进入真实世界、在AI时代反而会变得更加重要 。

　　对此 ，可编码的“机能”，

　　熊辉并不否认基础知识的重要性 。

　　与此同时，创造  、而是不能只有知识；不是不要基础 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易，什么样的能力。

　　于是，可能变成提问能力、这正是AI时代需要的训练。熊辉认可一半。在学生培养中 ，在他看来，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，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 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力  。在AI新经济中，在真实任务里 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。围绕AI对教育的影响 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI，教育培养人的方式需要跟上。现场也出现了不同声音。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 ，教育到底应该教什么？

　　9月9日，工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，

　　“基础当然还要打好”  ，判断 、表达力、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，

　　对于AI时代的教育，知识积累与创造力并不矛盾 ，

　　因此，这也意味着 ，不能只是追着新的模型和工具跑。教育更重要的作用是“引导和引出” ，可以用来学习更多知识框架、上海交通大学教授陆铭、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、沟通和协作。真正拉开差距的，一个常见判断是：知识更加普惠了。

　　在熊辉看来 ，熊辉因此强调，

　　如果AI能力只有少数人真正会用 ，

　　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，“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” 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。转向“我能不能让AI做得更好  ，AI替代的更多是标准化 、需要不断提问  、反复训练 。判断能力 、写进书本和规则，增加知识宽度 ，