他把AI时代的育机越强劳动者称为“超级个体”:过去一个人主要依靠自己的时间完成工作 ,在学生培养中 ,人该也可以让学生更早进入真实世界、育机越强共情力 、人该在AI时代反而会变得更加重要 。育机越强计算和部分执行越来越多可以交给AI ,人该而是育机越强不能只有知识;不是不要基础 ,
相反,人该可能变成提问能力 、育机越强”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,人该教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值 。品味和0到1的人该创新能力。节省下来的育机越强时间,
熊辉并不否认基础知识的人该重要性 。熊辉因此强调,育机越强
对于AI时代的教育,而理解力 、不能只是追着新的模型和工具跑。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、可编码的“机能” ,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 ,
他认为 ,是未来究竟该培养什么样的人、AI确实降低了普通人获取知识的门槛,上海交通大学教授陆铭、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 、博士直接解决真实世界的问题 。只要一种能力能够被充分数据化 、沟通和协作。
熊辉认为 ,学生面对的往往没有唯一标准答案,
陆铭也从就业角度提出,创造、
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 ,需要不断提问、熊辉认可一半。判断能力、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。生产率提高才更可能变成普遍的机会。增加知识宽度 ,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、知识积累与创造力并不矛盾,
AI普及之后 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。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,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。AI替代的更多是标准化、而是基础之上必须长出人的独特能力。这正是AI时代需要的训练。这也意味着 ,当每个人都能调用相似的大模型之后,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。经验、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,
邢自强也提醒,判断 、什么样的能力。解决真实问题。判断和寻找新的解决方案 。现场也出现了不同声音 。当知识获取 、教育更重要的作用是“引导和引出”,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,标准答案、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,未来仍然会出现很多新的工作机会,以及我能不能判断它做得对不对”。
熊辉认为 ,教育培养人的方式需要跟上。在真实任务里,
如果AI能力只有少数人真正会用 ,标准化、“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”。
转向“我能不能让AI做得更好 ,在AI新经济中 ,过去几次工业革命,教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。在熊辉看来,真正拉开差距的,包括提问 、他的办法是“到战场中去” 。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。“平了知识的权”;但知识获取更容易,
对此 ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。一个常见判断是:知识更加普惠了 。基础知识、写进书本和规则,反复训练。
因此 ,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,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。让本科生尽早参与项目 ,表达力 、在他看来,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 ,以及和机器差异化的能力。真正需要重新思考的 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。围绕AI对教育的影响 ,
与此同时,他尝试把产业界的真实项目带进学校,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,
“基础当然还要打好”,可以用来学习更多知识框架、与AI协作 ,
于是 ,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,机器就越来越擅长学习。今天的大模型依赖数据,
教育要培养机器没有的能力
那么 ,教育到底应该教什么 ?
9月9日 ,
沈艳提醒 ,教育面对AI时代,组织力和价值判断等“人能”,
