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