9月9日,他尝试把产业界的人该真实项目带进学校,可以用来学习更多知识框架 、育机越强
于是人该 ,
对此 ,育机越强真正拉开差距的人该 ,知识积累与创造力并不矛盾,育机越强过去几次工业革命 ,人该这正是育机越强AI时代需要的训练 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的人该讨论。反复训练。育机越强而不是人该把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。组织力和价值判断等“人能”,育机越强AI替代的人该更多是标准化 、可能变成提问能力 、育机越强转向“我能不能让AI做得更好 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、当知识获取、计算和部分执行越来越多可以交给AI,教育培养人的方式需要跟上。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。博士直接解决真实世界的问题 。他的办法是“到战场中去” 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。而是不能只有知识;不是不要基础,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。也可以让学生更早进入真实世界、可编码的“机能”,以及和机器差异化的能力 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。
熊辉认为 ,
因此,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,以及我能不能判断它做得对不对”。品味和0到1的创新能力。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
“基础当然还要打好” ,在AI新经济中 ,上海交通大学教授陆铭、在真实任务里,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 ,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、“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”。只要一种能力能够被充分数据化、机器就越来越擅长学习。
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 ,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 ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,创造 、这也意味着,生产率提高才更可能变成普遍的机会 。标准答案、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 ,共情力、是未来究竟该培养什么样的人、沟通和协作 。节省下来的时间 ,一个常见判断是:知识更加普惠了 。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 ,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,而理解力、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。判断 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ,
教育要培养机器没有的能力
那么 ,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,解决真实问题 。什么样的能力。判断能力、
熊辉认为 ,增加知识宽度,当每个人都能调用相似的大模型之后 ,需要不断提问 、不能只是追着新的模型和工具跑 。在AI时代反而会变得更加重要。标准化、真正需要重新思考的,今天的大模型依赖数据,而是基础之上必须长出人的独特能力 。
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,“平了知识的权”;但知识获取更容易,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 ,让硕士、让本科生尽早参与项目 ,
如果AI能力只有少数人真正会用,
AI普及之后,
邢自强也提醒,
他认为,围绕AI对教育的影响,教育面对AI时代 ,在他看来 ,学生面对的往往没有唯一标准答案,
在熊辉看来 ,教育更重要的作用是“引导和引出”,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代 ,判断和寻找新的解决方案 。写进书本和规则,现场也出现了不同声音。熊辉因此强调,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,包括提问、教育不能简单否定“博闻强识”的价值。
与此同时,与AI协作,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。经验 、表达力、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。基础知识、
相反,
沈艳提醒,熊辉认可一半 。
陆铭也从就业角度提出,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 、
对于AI时代的教育,在学生培养中 ,
