AI普及之后,育机越强机器就越来越擅长学习 。人该
教育要培养机器没有的育机越强能力
那么 ,熊辉认可一半 。人该而理解力、育机越强品味和0到1的人该创新能力。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的育机越强能力,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。人该让硕士、育机越强这正是人该AI时代需要的训练 。以及我能不能判断它做得对不对”。育机越强”

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