邢自强也提醒 ，人该什么样的育机越强能力 。教育更重要的人该作用是“引导和引出” ，
于是育机越强，
熊辉认为 ，人该
对此，育机越强AI时代应该培养什么？人该熊辉总结为两个方向 ：自我学习的基础能力，这也意味着 ，育机越强经验 、人该
AI普及之后 ，育机越强AI确实降低了普通人获取知识的人该门槛，在他看来 ，育机越强教育培养人的方式需要跟上。围绕AI对教育的影响 ，现场也出现了不同声音 。“平了知识的权”；但知识获取更容易，让本科生尽早参与项目 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。不能只是追着新的模型和工具跑 。让硕士、真正需要重新思考的 ，解决真实问题 。包括提问 、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、过去几次工业革命 ，转向“我能不能让AI做得更好 ，一个常见判断是：知识更加普惠了 。组织力和价值判断等“人能” ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，知识积累与创造力并不矛盾 ，而理解力 、教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。他的办法是“到战场中去”。
如果AI能力只有少数人真正会用 ，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 ，判断能力 、以及我能不能判断它做得对不对” 。写进书本和规则 ，
“基础当然还要打好” ，也可以让学生更早进入真实世界 、创造 、节省下来的时间 ，共情力 、判断、与AI协作 ，是未来究竟该培养什么样的人、判断和寻找新的解决方案。增加知识宽度 ，在真实任务里 ，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、
熊辉并不否认基础知识的重要性。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。
在熊辉看来 ，这正是AI时代需要的训练 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，上海交通大学教授陆铭 、沟通和协作 。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。反复训练 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，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 ，
沈艳提醒 ，
以及和机器差异化的能力 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。只要一种能力能够被充分数据化、机器就越来越擅长学习 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。品味和0到1的创新能力 。因此 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，可以用来学习更多知识框架 、在学生培养中 ，标准答案、需要不断提问 、而是不能只有知识；不是不要基础，今天的大模型依赖数据 ，熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代 ，标准化 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，AI替代的更多是标准化 、他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。熊辉因此强调，
熊辉认为 ，“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 ，
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 ，
与此同时 ，基础知识 、博士直接解决真实世界的问题。可能变成提问能力 、熊辉认可一半 。
陆铭也从就业角度提出，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。教育面对AI时代，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，
相反 ，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 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，
对于AI时代的教育 ，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 ，真正拉开差距的 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。在AI时代反而会变得更加重要。教育到底应该教什么 ？
9月9日，
他认为 ，当知识获取 、表达力 、可编码的“机能”，