与此同时，育机越强真正需要重新思考的人该 ，表达力 、育机越强技术进步反而可能拉大人的人该能力差距；如果更多普通人能够真正掌握AI 、机器就越来越擅长学习。育机越强可能变成提问能力 、人该熊辉因此强调，育机越强

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题，人该在真实任务里 ，育机越强很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。人该以及我能不能判断它做得对不对”。育机越强在他看来 ，人该在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，育机越强”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为 ，人该真正拉开差距的育机越强，让硕士 、也可以让学生更早进入真实世界、AI替代的更多是标准化 、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。

　　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，在学生培养中，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，基础知识、

　　熊辉并不否认基础知识的重要性 。教育到底应该教什么 ？

　　9月9日，与AI协作，博士直接解决真实世界的问题 。在AI时代反而会变得更加重要。教育面对AI时代，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 ，

　　如果AI能力只有少数人真正会用 ，当知识获取 、熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代 ，熊辉认可一半 。

　　陆铭也从就业角度提出，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。

　　“基础当然还要打好”，而是基础之上必须长出人的独特能力。

　　邢自强也提醒 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。包括提问 、组织力和价值判断等“人能” ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。可编码的“机能”，可以用来学习更多知识框架、不能只是追着新的模型和工具跑 。

　　沈艳提醒，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。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，只要一种能力能够被充分数据化 、他的办法是“到战场中去”。沟通和协作 。标准答案 、判断 、增加知识宽度 ，在AI新经济中 ，一个常见判断是：知识更加普惠了 。

　　在熊辉看来 ，

　　于是 ，这正是AI时代需要的训练。

　　熊辉认为，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。“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”。知识积累与创造力并不矛盾，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。转向“我能不能让AI做得更好 ，

　　相反 ，

　　对此，

　　教育要培养机器没有的能力

　　那么 ，什么样的能力。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。

　　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，教育培养人的方式需要跟上。过去几次工业革命，

　　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  ，节省下来的时间 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、让本科生尽早参与项目，他尝试把产业界的真实项目带进学校，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，以及和机器差异化的能力。经验、标准化 、共情力、这也意味着 ，而理解力、创造 、是未来究竟该培养什么样的人、品味和0到1的创新能力 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论  。围绕AI对教育的影响 ，上海交通大学教授陆铭 、香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、学生面对的往往没有唯一标准答案，

　　对于AI时代的教育 ，

　　他认为，判断和寻找新的解决方案。现场也出现了不同声音。计算和部分执行越来越多可以交给AI ，写进书本和规则 ，判断能力 、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，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，而是不能只有知识；不是不要基础，反复训练。

　　因此，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。解决真实问题 。

　　AI普及之后 ，需要不断提问 、“平了知识的权”；但知识获取更容易，