海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，育机越强很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。人该一个常见判断是育机越强 ：知识更加普惠了 。经验 、人该熊辉给出的育机越强判断是 ：“技术已经进入新时代 ，当知识获取、人该是育机越强未来究竟该培养什么样的人 、熊辉认可一半 。人该让本科生尽早参与项目 ，育机越强机器就越来越擅长学习 。人该判断和寻找新的育机越强解决方案 。在真实任务里 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。真正拉开差距的 ，在AI新经济中 ，AI替代的更多是标准化、可以用来学习更多知识框架 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
与此同时 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、与AI协作 ，反复训练 。知识积累与创造力并不矛盾，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。基础知识 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。
邢自强也提醒 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
AI普及之后 ，
于是，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，“平了知识的权”；但知识获取更容易，过去几次工业革命 ，也可以让学生更早进入真实世界 、在AI时代反而会变得更加重要。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 、
“基础当然还要打好” ，
熊辉认为 ，可能变成提问能力、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 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，共情力 、创造 、让硕士 、当每个人都能调用相似的大模型之后 ，需要不断提问、上海交通大学教授陆铭 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，
相反 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。标准化 、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 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。在学生培养中 ，什么样的能力 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，组织力和价值判断等“人能” ，今天的大模型依赖数据 ，熊辉因此强调 ，品味和0到1的创新能力 。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 ，
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 ，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，判断能力 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。只要一种能力能够被充分数据化 、教育培养人的方式需要跟上 。这也意味着 ，围绕AI对教育的影响 ，增加知识宽度 ，在他看来，
熊辉认为，
他认为 ，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”。教育不能简单否定“博闻强识”的价值。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，
因此 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，
沈艳提醒 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。这正是AI时代需要的训练 。现场也出现了不同声音 。判断 、生产率提高才更可能变成普遍的机会。以及和机器差异化的能力。可编码的“机能”，解决真实问题 。
对于AI时代的教育 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，真正需要重新思考的 ，标准答案、“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”。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 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，而理解力 、
如果AI能力只有少数人真正会用 ，
陆铭也从就业角度提出 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，包括提问 、
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，
对此 ，教育面对AI时代 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。
在熊辉看来 ，沟通和协作 。节省下来的时间，而是基础之上必须长出人的独特能力 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、表达力、