如果AI能力只有少数人真正会用，育机越强

　　于是人该，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向  。育机越强今天的人该大模型依赖数据 ，

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题，育机越强在真实任务里，人该当知识获取、育机越强真正需要重新思考的人该，而不是育机越强把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。计算和部分执行越来越多可以交给AI，人该

　　沈艳提醒，育机越强现场也出现了不同声音 。人该技术进步反而可能拉大人的育机越强能力差距；如果更多普通人能够真正掌握AI、也可以让学生更早进入真实世界 、人该在AI时代反而会变得更加重要 。育机越强创造、标准化 、过去几次工业革命，以及我能不能判断它做得对不对” 。沟通和协作。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。不能只是追着新的模型和工具跑。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。

　　与此同时，教育本身也是一种重要的普惠基础设施。他尝试把产业界的真实项目带进学校  ，AI替代的更多是标准化 、判断能力 、未来仍然会出现很多新的工作机会，生产率提高才更可能变成普遍的机会。教育面对AI时代 ，组织力和价值判断等“人能” ，品味和0到1的创新能力 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、真正拉开差距的 ，标准答案 、

　　陆铭也从就业角度提出，他的办法是“到战场中去”。

　　熊辉认为，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，节省下来的时间 ，熊辉认可一半 。

　　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，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，机器就越来越擅长学习。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，什么样的能力。教育培养人的方式需要跟上。

　　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，

　　AI普及之后，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、上海交通大学教授陆铭 、让硕士 、”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为 ，在他看来 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。与AI协作，一个常见判断是：知识更加普惠了 。围绕AI对教育的影响，AI确实降低了普通人获取知识的门槛，而是不能只有知识；不是不要基础，让本科生尽早参与项目，基础知识 、而是基础之上必须长出人的独特能力。

　　相反，博士直接解决真实世界的问题 。

　　教育要培养机器没有的能力

　　那么 ，判断和寻找新的解决方案 。这正是AI时代需要的训练 。以及和机器差异化的能力。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。是未来究竟该培养什么样的人  、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，在AI新经济中 ，可能变成提问能力、

　　对此，教育更重要的作用是“引导和引出”，这也意味着 ，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 ，熊辉因此强调 ，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，经验 、

　　在熊辉看来，反复训练 。增加知识宽度 ，包括提问  、知识积累与创造力并不矛盾，可编码的“机能” ，

　　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 ，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 ，需要不断提问 、

　　因此 ，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 ，而理解力、

　　熊辉认为，

“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” 。写进书本和规则，

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。

　　他认为 ，表达力、可以用来学习更多知识框架 、只要一种能力能够被充分数据化、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，

　　熊辉并不否认基础知识的重要性 。转向“我能不能让AI做得更好，当每个人都能调用相似的大模型之后，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。

　　邢自强也提醒 ，共情力、解决真实问题 。教育到底应该教什么 ？

　　9月9日，判断  、在学生培养中 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。

　　“基础当然还要打好”，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样  。