对此 ，人该北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的育机越强讨论。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。人该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，熊辉认可一半 。人该
邢自强也提醒，育机越强教育面对AI时代 ，人该一个常见判断是育机越强：知识更加普惠了 。技术进步反而可能拉大人的人该能力差距；如果更多普通人能够真正掌握AI、判断 、育机越强
“基础当然还要打好” ，人该当每个人都能调用相似的育机越强大模型之后 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、AI替代的更多是标准化 、在AI新经济中，不能只是追着新的模型和工具跑 。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 ，品味和0到1的创新能力 。什么样的能力。可能变成提问能力 、
熊辉认为，真正拉开差距的 ，判断和寻找新的解决方案 。
陆铭也从就业角度提出 ，节省下来的时间 ，熊辉因此强调 ，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” 。沟通和协作 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，共情力 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，包括提问 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。教育到底应该教什么 ？
9月9日，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，以及和机器差异化的能力 。现场也出现了不同声音 。是未来究竟该培养什么样的人 、可以用来学习更多知识框架 、教育更重要的作用是“引导和引出” ，转向“我能不能让AI做得更好 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，
沈艳提醒 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，他的办法是“到战场中去” 。围绕AI对教育的影响 ，机器就越来越擅长学习 。真正需要重新思考的 ，让本科生尽早参与项目 ，
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 ，教育培养人的方式需要跟上 。需要不断提问 、这正是AI时代需要的训练。
熊辉认为 ，
在熊辉看来 ，上海交通大学教授陆铭 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代，基础知识、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
标准答案、在真实任务里 ，而理解力 、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 ，写进书本和规则 ，博士直接解决真实世界的问题 。反复训练 。AI普及之后，而是基础之上必须长出人的独特能力 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，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 ，增加知识宽度 ，
他认为 ，可编码的“机能”，以及我能不能判断它做得对不对” 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，创造 、标准化 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。
与此同时 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值。
对于AI时代的教育 ，
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 ，过去几次工业革命，
于是 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，“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” 。只要一种能力能够被充分数据化 、这也意味着 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
如果AI能力只有少数人真正会用 ，经验 、
相反 ，让硕士 、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 ，
因此，组织力和价值判断等“人能” ，当知识获取 、解决真实问题 。
熊辉并不否认基础知识的重要性。在AI时代反而会变得更加重要。与AI协作 ，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 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。表达力 、在学生培养中 ，知识积累与创造力并不矛盾 ，也可以让学生更早进入真实世界 、在他看来 ，