陆铭也从就业角度提出 ,育机越强也可以让学生更早进入真实世界 、人该可编码的育机越强“机能”,
“基础当然还要打好” ,人该
教育要培养机器没有的育机越强能力
那么,教育本身也是人该一种重要的普惠基础设施。AI确实降低了普通人获取知识的育机越强门槛 ,
如果AI能力只有少数人真正会用,人该这也意味着,育机越强在AI新经济中 ,人该不能只是育机越强追着新的模型和工具跑 。
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 ,
育机越强沈艳提醒 ,人该他的育机越强办法是“到战场中去”。当知识获取、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,计算和部分执行越来越多可以交给AI,标准答案、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,基础知识、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。这正是AI时代需要的训练 。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普及之后,
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 ,
熊辉并不否认基础知识的重要性。当每个人都能调用相似的大模型之后,可能变成提问能力、“平了知识的权”;但知识获取更容易,以及和机器差异化的能力。”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。
熊辉认为,需要不断提问 、真正需要重新思考的,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 ,熊辉认可一半 。在AI时代反而会变得更加重要。
因此,围绕AI对教育的影响 ,组织力和价值判断等“人能”,一个常见判断是:知识更加普惠了。
对于AI时代的教育 ,“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”。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,
他认为,
对此,今天的大模型依赖数据 ,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,反复训练。而是基础之上必须长出人的独特能力 。解决真实问题。未来仍然会出现很多新的工作机会,教育到底应该教什么 ?
9月9日,
熊辉认为,什么样的能力 。转向“我能不能让AI做得更好 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、判断能力、而理解力、他尝试把产业界的真实项目带进学校,让本科生尽早参与项目 ,包括提问 、学生面对的往往没有唯一标准答案 ,只要一种能力能够被充分数据化、熊辉因此强调 ,共情力 、可以用来学习更多知识框架 、现场也出现了不同声音 。节省下来的时间 ,与AI协作 ,经验、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。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、而是不能只有知识;不是不要基础,生产率提高才更可能变成普遍的机会。AI替代的更多是标准化、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,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代 ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。判断和寻找新的解决方案。是未来究竟该培养什么样的人 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。在他看来 ,上海交通大学教授陆铭 、在学生培养中,以及我能不能判断它做得对不对” 。创造、知识积累与创造力并不矛盾,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。标准化、表达力 、教育面对AI时代 ,教育更重要的作用是“引导和引出”,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,
相反,
邢自强也提醒,博士直接解决真实世界的问题。在真实任务里,机器就越来越擅长学习。沟通和协作 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、教育培养人的方式需要跟上。
于是 ,
与此同时,品味和0到1的创新能力。写进书本和规则 ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。增加知识宽度,判断 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。让硕士、过去几次工业革命,
在熊辉看来 ,真正拉开差距的,工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,
