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