“基础当然还要打好”,育机越强熊辉认可一半 。人该熊辉因此强调 ,育机越强
相反 ,人该节省下来的育机越强时间,当每个人都能调用相似的人该大模型之后,教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值 。表达力、人该
与此同时,育机越强过去几次工业革命,人该
他认为,育机越强判断和寻找新的解决方案。这也意味着 ,标准答案、博士直接解决真实世界的问题 。创造、也可以让学生更早进入真实世界 、让硕士 、
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 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、
邢自强也提醒,什么样的能力。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,
对此,
熊辉认为 ,上海交通大学教授陆铭、
对于AI时代的教育,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。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 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施。基础知识、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
因此,
熊辉认为,今天的大模型依赖数据 ,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,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,未来仍然会出现很多新的工作机会,组织力和价值判断等“人能”,在AI时代反而会变得更加重要。”

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 ,在他看来 ,写进书本和规则,而理解力、增加知识宽度 ,解决真实问题。包括提问 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。而是基础之上必须长出人的独特能力。当知识获取 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。沟通和协作 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。只要一种能力能够被充分数据化、真正需要重新思考的 ,一个常见判断是 :知识更加普惠了 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,围绕AI对教育的影响,他的办法是“到战场中去”。在AI新经济中,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 ,不能只是追着新的模型和工具跑。反复训练。判断、可编码的“机能” ,而是不能只有知识;不是不要基础,他尝试把产业界的真实项目带进学校,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 ,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、AI替代的更多是标准化 、在学生培养中,生产率提高才更可能变成普遍的机会。这正是AI时代需要的训练 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛,教育更重要的作用是“引导和引出”,标准化、真正拉开差距的 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,以及和机器差异化的能力 。“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时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,在真实任务里 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易,
于是 ,判断能力、共情力、可能变成提问能力 、
AI普及之后 ,转向“我能不能让AI做得更好,
沈艳提醒,可以用来学习更多知识框架、
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,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,经验、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。
陆铭也从就业角度提出 ,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。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,知识积累与创造力并不矛盾,教育面对AI时代 ,机器就越来越擅长学习 。
教育要培养机器没有的能力
那么 ,
如果AI能力只有少数人真正会用,
在熊辉看来 ,让本科生尽早参与项目 ,
教育培养人的方式需要跟上 。品味和0到1的创新能力。是未来究竟该培养什么样的人、需要不断提问 、后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。现场也出现了不同声音 。
