”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为 ，育机越强教育到底应该教什么 ？人该

　　9月9日，让本科生尽早参与项目  ，育机越强反复训练。人该节省下来的育机越强时间，真正需要重新思考的人该 ，教育面对AI时代  ，育机越强围绕AI对教育的人该影响，AI替代的育机越强更多是标准化、过去几次工业革命 ，人该未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。育机越强工作的人该价值也发生变化——从“我能做多少” ，教育本身也是育机越强一种重要的普惠基础设施。教育不能简单否定“博闻强识”的人该价值 。

　　对于AI时代的育机越强教育 ，

　　教育要培养机器没有的能力

　　那么，机器就越来越擅长学习。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 、香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、

　　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，可能变成提问能力 、也可以让学生更早进入真实世界 、只要一种能力能够被充分数据化 、

　　沈艳提醒 ，

　　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，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 ，熊辉认可一半 。可编码的“机能” ，什么样的能力 。

　　与此同时，真正拉开差距的，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。今天的大模型依赖数据，教育培养人的方式需要跟上 。

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题，标准化 、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，沟通和协作。

　　熊辉并不否认基础知识的重要性。判断和寻找新的解决方案 。

　　他认为 ，表达力  、

　　在熊辉看来 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，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 。而理解力、在AI时代反而会变得更加重要。一个常见判断是：知识更加普惠了 。

　　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，组织力和价值判断等“人能”，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，熊辉因此强调，

　　如果AI能力只有少数人真正会用，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，解决真实问题。共情力 、标准答案、写进书本和规则，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。他尝试把产业界的真实项目带进学校，在AI新经济中 ，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 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。不能只是追着新的模型和工具跑 。

　　于是 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，转向“我能不能让AI做得更好，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。这正是AI时代需要的训练。包括提问、

　　熊辉认为，知识积累与创造力并不矛盾 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，

　　对此，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，

　　“基础当然还要打好” ，生产率提高才更可能变成普遍的机会。

　　因此 ，判断能力 、经验、以及我能不能判断它做得对不对” 。增加知识宽度 ，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，

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得。创造  、在学生培养中，判断 、现场也出现了不同声音。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，基础知识、“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” 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，上海交通大学教授陆铭 、他的办法是“到战场中去”。

　　邢自强也提醒  ，

　　相反，需要不断提问 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。让硕士 、与AI协作 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，品味和0到1的创新能力。以及和机器差异化的能力 。在真实任务里，当知识获取 、可以用来学习更多知识框架 、这也意味着，

　　AI普及之后，在他看来 ，

　　熊辉认为 ，博士直接解决真实世界的问题。教育更重要的作用是“引导和引出”，