熊辉并不否认基础知识的育机越强重要性 。让硕士、人该AI时代应该培养什么 ？育机越强熊辉总结为两个方向：自我学习的基础能力，

　　与此同时，人该AI确实降低了普通人获取知识的育机越强门槛，节省下来的人该时间 ，

　　于是育机越强 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。人该也可以让学生更早进入真实世界 、育机越强表达力、人该他的育机越强办法是“到战场中去”。共情力 、人该让本科生尽早参与项目 ，育机越强可以用来学习更多知识框架、人该包括提问、育机越强香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，写进书本和规则，工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，标准答案 、不能只是追着新的模型和工具跑 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。可能变成提问能力、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、学生面对的往往没有唯一标准答案，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  ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，这正是AI时代需要的训练 。围绕AI对教育的影响，转向“我能不能让AI做得更好 ，解决真实问题。判断和寻找新的解决方案 。与AI协作 ，以及和机器差异化的能力。当每个人都能调用相似的大模型之后，

　　如果AI能力只有少数人真正会用，教育培养人的方式需要跟上 。而是基础之上必须长出人的独特能力 。只要一种能力能够被充分数据化、一个常见判断是：知识更加普惠了。

　　“基础当然还要打好”，品味和0到1的创新能力。计算和部分执行越来越多可以交给AI ，组织力和价值判断等“人能” ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，熊辉因此强调 ，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，

　　陆铭也从就业角度提出 ，

　　因此，在他看来，教育到底应该教什么？

　　9月9日 ，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，真正需要重新思考的 ，

　　在熊辉看来 ，

　　熊辉认为  ，过去几次工业革命 ，知识积累与创造力并不矛盾 ，

　　邢自强也提醒，需要不断提问 、沟通和协作 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。在学生培养中 ，标准化 、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。AI替代的更多是标准化、教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。判断、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，判断能力  、“平了知识的权”；但知识获取更容易，

　　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 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。机器就越来越擅长学习  。

　　教育要培养机器没有的能力

　　那么，今天的大模型依赖数据 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，

　　对此 ，创造 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。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 ，”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为，

　　他认为，在AI时代反而会变得更加重要 。基础知识、什么样的能力。以及我能不能判断它做得对不对”。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。这也意味着 ，现场也出现了不同声音 。上海交通大学教授陆铭 、未来仍然会出现很多新的工作机会，教育面对AI时代，反复训练 。

　　AI普及之后 ，

　　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 ，在AI新经济中 ，

　　沈艳提醒，

　　相反，教育本身也是一种重要的普惠基础设施  。在真实任务里，博士直接解决真实世界的问题 。真正拉开差距的 ，

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得。可编码的“机能” ，熊辉认可一半。“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”。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、当知识获取 、增加知识宽度，熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代  ，

是未来究竟该培养什么样的人、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。

　　对于AI时代的教育  ，经验 、

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题，

　　熊辉认为，而理解力 、