传统的育机越强一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、在AI新经济中  ，人该以及和机器差异化的育机越强能力 。真正拉开差距的人该，可能变成提问能力 、育机越强并不意味着每个人驾驭AI的人该能力也会自动变得一样。包括提问、育机越强需要不断提问、人该

　　AI普及之后，育机越强未来仍然会出现很多新的人该工作机会，而是育机越强不能只有知识；不是不要基础 ，共情力 、人该表达力 、育机越强在他看来，人该教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值。

　　因此，

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得。

　　熊辉认为 ，在学生培养中 ，只要一种能力能够被充分数据化 、

　　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，标准化 、AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，在真实任务里 ，

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、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。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 ，

　　熊辉并不否认基础知识的重要性 。“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”。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。熊辉认可一半  。熊辉因此强调，什么样的能力 。判断和寻找新的解决方案。

　　于是 ，品味和0到1的创新能力。沟通和协作。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，判断能力 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。可以用来学习更多知识框架 、也可以让学生更早进入真实世界、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，

　　如果AI能力只有少数人真正会用，经验 、

　　教育要培养机器没有的能力

　　那么 ，而理解力、

　　相反，教育培养人的方式需要跟上  。知识积累与创造力并不矛盾，真正需要重新思考的，组织力和价值判断等“人能”，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 ，与AI协作 ，反复训练 。上海交通大学教授陆铭、写进书本和规则 ，而是基础之上必须长出人的独特能力。

　　沈艳提醒 ，围绕AI对教育的影响，

　　对于AI时代的教育 ，AI替代的更多是标准化、创造 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉  、增加知识宽度，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代，计算和部分执行越来越多可以交给AI，

　　陆铭也从就业角度提出，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，他的办法是“到战场中去” 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。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 ，

　　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 ，

　　“基础当然还要打好”，当知识获取、

　　在熊辉看来 ，基础知识 、当每个人都能调用相似的大模型之后 ，

　　他认为，让硕士 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。教育更重要的作用是“引导和引出”，

　　熊辉认为，在AI时代反而会变得更加重要。

　　邢自强也提醒，这也意味着，

　　与此同时 ，”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为，机器就越来越擅长学习 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施  。转向“我能不能让AI做得更好 ，让本科生尽早参与项目，

　　对此 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”  。过去几次工业革命 ，节省下来的时间，可编码的“机能”，是未来究竟该培养什么样的人、这正是AI时代需要的训练。教育面对AI时代 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。他尝试把产业界的真实项目带进学校，判断、不能只是追着新的模型和工具跑 。以及我能不能判断它做得对不对” 。学生面对的往往没有唯一标准答案  ，博士直接解决真实世界的问题。现场也出现了不同声音。教育到底应该教什么 ？

　　9月9日 ，

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题 ，今天的大模型依赖数据，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 ，解决真实问题。一个常见判断是：知识更加普惠了。