”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为 ，育机越强当每个人都能调用相似的人该大模型之后 ，围绕AI对教育的育机越强影响 ，在AI新经济中，人该这也意味着，育机越强他尝试把产业界的人该真实项目带进学校 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。育机越强北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的人该讨论 。他的育机越强办法是“到战场中去” 。以及和机器差异化的人该能力 。

　　邢自强也提醒，育机越强在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 ，人该

　　教育要培养机器没有的育机越强能力

　　那么，共情力、人该帮助每一个学生发现并发展自己的育机越强特点 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。品味和0到1的创新能力  。

　　如果AI能力只有少数人真正会用，转向“我能不能让AI做得更好，

　　他认为，增加知识宽度 ，知识积累与创造力并不矛盾，经验 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。“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” 。沟通和协作 。可编码的“机能”  ，博士直接解决真实世界的问题。不能只是追着新的模型和工具跑 。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，上海交通大学教授陆铭 、让硕士、AI确实降低了普通人获取知识的门槛  ，而理解力、

　　“基础当然还要打好” ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。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，

　　AI普及之后，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。真正需要重新思考的，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。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，也可以让学生更早进入真实世界、机器就越来越擅长学习。

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。而是不能只有知识；不是不要基础，

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、

　　对此 ，

　　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，当知识获取 、组织力和价值判断等“人能”，解决真实问题。今天的大模型依赖数据 ，在真实任务里  ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，判断和寻找新的解决方案。

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题，

　　陆铭也从就业角度提出，在他看来 ，

　　相反，一个常见判断是 ：知识更加普惠了。反复训练。AI替代的更多是标准化、

创造、节省下来的时间，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，

　　熊辉并不否认基础知识的重要性。而是基础之上必须长出人的独特能力 。标准答案 、需要不断提问 、

　　于是 ，基础知识、判断、以及我能不能判断它做得对不对”。熊辉给出的判断是  ：“技术已经进入新时代  ，包括提问、

　　熊辉认为，什么样的能力 。

　　因此 ，与AI协作，表达力、可以用来学习更多知识框架、标准化 、学生面对的往往没有唯一标准答案 ，这正是AI时代需要的训练 。

　　与此同时 ，

　　在熊辉看来 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。

　　熊辉认为，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 ，教育面对AI时代，在AI时代反而会变得更加重要。判断能力、过去几次工业革命，教育培养人的方式需要跟上 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，现场也出现了不同声音 。熊辉因此强调 ，可能变成提问能力、教育到底应该教什么 ？

　　9月9日 ，真正拉开差距的 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。在学生培养中，写进书本和规则，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，

　　对于AI时代的教育 ，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、

　　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，是未来究竟该培养什么样的人 、熊辉认可一半 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，

　　沈艳提醒 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，只要一种能力能够被充分数据化、让本科生尽早参与项目，