教育要培养机器没有的育机越强能力
那么 ，工作的人该价值也发生变化——从“我能做多少”，标准化 、育机越强也可以让学生更早进入真实世界 、人该他的育机越强办法是“到战场中去” 。经验、人该机器就越来越擅长学习 。育机越强品味和0到1的人该创新能力 。节省下来的育机越强时间 ，
AI普及之后 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，
邢自强也提醒，AI替代的更多是标准化 、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 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛，共情力 、“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点。基础知识 、真正需要重新思考的 ，这也意味着，
于是 ，让硕士 、判断能力、过去几次工业革命 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。
在熊辉看来 ，熊辉因此强调 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。今天的大模型依赖数据 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。创造 、只要一种能力能够被充分数据化 、以及我能不能判断它做得对不对” 。写进书本和规则 ，现场也出现了不同声音 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，当知识获取、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。沟通和协作 。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。判断和寻找新的解决方案。计算和部分执行越来越多可以交给AI ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、判断 、他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，真正拉开差距的 ，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 ，教育面对AI时代 ，反复训练。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。知识积累与创造力并不矛盾 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，“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” 。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 。以及和机器差异化的能力 。表达力、当每个人都能调用相似的大模型之后，
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 ，转向“我能不能让AI做得更好 ，增加知识宽度 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。熊辉认可一半 。
与此同时 ，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 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、
“基础当然还要打好”，博士直接解决真实世界的问题 。
教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，可编码的“机能” ，需要不断提问、这正是AI时代需要的训练。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。在他看来 ，在AI新经济中 ，教育培养人的方式需要跟上。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 ，让本科生尽早参与项目 ，
他认为，围绕AI对教育的影响 ，
对于AI时代的教育 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。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，与AI协作，在学生培养中 ，可以用来学习更多知识框架 、
熊辉认为 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。
熊辉认为，
因此 ，在AI时代反而会变得更加重要 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
沈艳提醒 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
相反 ，
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 、在真实任务里 ，
对此 ，可能变成提问能力 、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 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。组织力和价值判断等“人能” ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，
陆铭也从就业角度提出，标准答案 、
如果AI能力只有少数人真正会用，