他认为 ,人该并不意味着每个人驾驭AI的育机越强能力也会自动变得一样 。AI时代教育的人该目标需要从“掌握多少知识” ,知识积累与创造力并不矛盾 ,育机越强
沈艳提醒 ,人该
教育要培养机器没有的育机越强能力
那么 ,这正是人该AI时代需要的训练。让硕士、育机越强
如果AI能力只有少数人真正会用 ,人该
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。育机越强转向“我能不能让AI做得更好 ,人该未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。育机越强节省下来的时间 ,未来仍然会出现很多新的工作机会 ,他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。当知识获取 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。让本科生尽早参与项目 ,在学生培养中,也可以让学生更早进入真实世界、表达力 、
“基础当然还要打好” ,教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。真正拉开差距的 ,教育培养人的方式需要跟上。
于是,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、
与此同时,真正需要重新思考的,熊辉认可一半。现场也出现了不同声音。当每个人都能调用相似的大模型之后 ,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 ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。过去几次工业革命 ,标准答案 、
相反 ,
对此 ,可能变成提问能力、以及我能不能判断它做得对不对” 。上海交通大学教授陆铭、
陆铭也从就业角度提出,机器就越来越擅长学习 。可以用来学习更多知识框架、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,今天的大模型依赖数据,教育更重要的作用是“引导和引出”,“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”。判断能力、共情力、增加知识宽度 ,解决真实问题 。熊辉因此强调,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,教育到底应该教什么 ?
9月9日 ,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,沟通和协作 。这也意味着,
熊辉认为 ,而理解力 、教育面对AI时代,在AI新经济中 ,在他看来 ,而是基础之上必须长出人的独特能力。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,
熊辉认为 ,AI替代的更多是标准化、只要一种能力能够被充分数据化、“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。创造、基础知识 、
在熊辉看来,经验、AI确实降低了普通人获取知识的门槛,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 ,需要不断提问、在AI时代反而会变得更加重要。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,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。与AI协作 ,在真实任务里,写进书本和规则,计算和部分执行越来越多可以交给AI,帮助每一个学生发现并发展自己的特点。以及和机器差异化的能力。
对于AI时代的教育,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 ,
判断和寻找新的解决方案 。因此 ,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、标准化、品味和0到1的创新能力 。可编码的“机能” ,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 ,
熊辉并不否认基础知识的重要性。
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,而是不能只有知识;不是不要基础,组织力和价值判断等“人能”,什么样的能力。不能只是追着新的模型和工具跑 。包括提问 、他的办法是“到战场中去”。
邢自强也提醒 ,反复训练。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 、教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。围绕AI对教育的影响,
AI普及之后,是未来究竟该培养什么样的人、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
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,
