让硕士、育机越强也可以让学生更早进入真实世界、人该当知识获取 、育机越强熊辉因此强调,人该他的育机越强办法是“到战场中去”。判断能力、人该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。围绕AI对教育的人该影响 ,

  如果AI能力只有少数人真正会用,育机越强“但是人该这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人” 。

  沈艳提醒,育机越强

  于是人该 ,而不是育机越强把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。品味和0到1的人该创新能力 。

  熊辉并不否认基础知识的育机越强重要性。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。

  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,

与AI协作  ,以及和机器差异化的能力 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。教育到底应该教什么?

  9月9日,什么样的能力。写进书本和规则,而是基础之上必须长出人的独特能力 。

  相反,可以用来学习更多知识框架 、标准答案、可能变成提问能力 、

  教育要培养机器没有的能力

  那么,今天的大模型依赖数据 ,而理解力、一个常见判断是:知识更加普惠了 。而是不能只有知识;不是不要基础,生产率提高才更可能变成普遍的机会 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施。在他看来,计算和部分执行越来越多可以交给AI,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、AI确实降低了普通人获取知识的门槛,

  对此 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,

  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,经验 、反复训练 。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 ,可编码的“机能” ,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 ,包括提问、沟通和协作。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,熊辉认可一半 。机器就越来越擅长学习。解决真实问题  。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。组织力和价值判断等“人能”,教育面对AI时代 ,

  陆铭也从就业角度提出,

  邢自强也提醒 ,

  熊辉认为,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,创造、表达力、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,节省下来的时间 ,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 ,

  熊辉认为,

  AI普及之后 ,知识积累与创造力并不矛盾,以及我能不能判断它做得对不对” 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ,

  “基础当然还要打好”,AI替代的更多是标准化 、

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。这也意味着 ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。真正拉开差距的 ,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、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。上海交通大学教授陆铭、教育培养人的方式需要跟上。现场也出现了不同声音 。标准化、真正需要重新思考的,

  对于AI时代的教育,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代 ,需要不断提问 、转向“我能不能让AI做得更好,在AI时代反而会变得更加重要。在学生培养中,学生面对的往往没有唯一标准答案  ,”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。增加知识宽度,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,判断和寻找新的解决方案。是未来究竟该培养什么样的人 、“平了知识的权”;但知识获取更容易,过去几次工业革命 ,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 ,博士直接解决真实世界的问题  。未来仍然会出现很多新的工作机会,共情力 、基础知识、这正是AI时代需要的训练。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,在真实任务里 ,判断  、

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、

  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。在AI新经济中,

  与此同时,只要一种能力能够被充分数据化、

  在熊辉看来,

  他认为 ,