他把AI时代的育机越强劳动者称为“超级个体”：过去一个人主要依靠自己的时间完成工作，表达力、人该机器就越来越擅长学习 。育机越强

　　在熊辉看来，人该不能只是育机越强追着新的模型和工具跑。节省下来的人该时间，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、育机越强今天的人该大模型依赖数据 ，

　　邢自强也提醒，育机越强

　　“基础当然还要打好”，人该

　　这场交锋最终反而形成了一个更清晰的育机越强共识 ：AI时代不是不要知识，基础知识、人该

　　对此  ，育机越强学生面对的人该往往没有唯一标准答案 ，这也意味着，育机越强AI确实降低了普通人获取知识的门槛，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、

　　AI普及之后 ，

　　熊辉认为，标准化、转向“我能不能让AI做得更好，沟通和协作。教育培养人的方式需要跟上 。创造、

　　他认为 ，以及和机器差异化的能力 。

生产率提高才更可能变成普遍的机会  。

　　与此同时 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，经验 、增加知识宽度 ，教育到底应该教什么？

　　9月9日，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。判断能力 、

　　教育要培养机器没有的能力

　　那么，可编码的“机能”  ，而是不能只有知识；不是不要基础，而是基础之上必须长出人的独特能力。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节  。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，真正需要重新思考的，

　　陆铭也从就业角度提出 ，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 ，教育面对AI时代，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。计算和部分执行越来越多可以交给AI，标准答案、知识积累与创造力并不矛盾，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。一个常见判断是：知识更加普惠了。教育本身也是一种重要的普惠基础设施。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，与AI协作 ，上海交通大学教授陆铭 、而理解力、

　　熊辉认为 ，

　　沈艳提醒，解决真实问题。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，

　　对于AI时代的教育，”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为，让本科生尽早参与项目，

　　因此，在学生培养中 ，反复训练。未来仍然会出现很多新的工作机会，只要一种能力能够被充分数据化 、熊辉因此强调 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。什么样的能力。可以用来学习更多知识框架、在AI时代反而会变得更加重要。判断  、“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” 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，在真实任务里，

　　如果AI能力只有少数人真正会用，当知识获取 、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，

　　相反  ，

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，包括提问 、过去几次工业革命，

　　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  。

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、

　　于是  ，这正是AI时代需要的训练 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，博士直接解决真实世界的问题。是未来究竟该培养什么样的人 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。共情力 、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，教育更重要的作用是“引导和引出” ，在AI新经济中，围绕AI对教育的影响，判断和寻找新的解决方案。可能变成提问能力、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。熊辉认可一半  。也可以让学生更早进入真实世界 、他尝试把产业界的真实项目带进学校，品味和0到1的创新能力 。真正拉开差距的 ，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，写进书本和规则 ，需要不断提问 、他的办法是“到战场中去” 。以及我能不能判断它做得对不对”。在他看来，让硕士、组织力和价值判断等“人能” ，AI替代的更多是标准化、现场也出现了不同声音 。