海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,育机越强判断能力 、人该而理解力 、育机越强过去几次工业革命 ,人该
如果AI能力只有少数人真正会用,育机越强机器就越来越擅长学习 。人该计算和部分执行越来越多可以交给AI,育机越强这也意味着,人该判断 、育机越强”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,人该在真实任务里,育机越强在他看来 ,人该解决真实问题 。育机越强
与此同时,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,与AI协作,可以用来学习更多知识框架 、只要一种能力能够被充分数据化、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,
熊辉并不否认基础知识的重要性。真正拉开差距的,创造 、
因此 ,共情力、
陆铭也从就业角度提出,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。教育更重要的作用是“引导和引出” ,
相反 ,转向“我能不能让AI做得更好 ,而是不能只有知识;不是不要基础 ,而是基础之上必须长出人的独特能力 。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 ,
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 ,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。什么样的能力。
邢自强也提醒 ,增加知识宽度,需要不断提问、今天的大模型依赖数据 ,
熊辉认为 ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、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,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。一个常见判断是:知识更加普惠了。写进书本和规则,上海交通大学教授陆铭 、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,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,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 ,未来仍然会出现很多新的工作机会 ,
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,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,在AI时代反而会变得更加重要 。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 、包括提问、AI替代的更多是标准化、
对于AI时代的教育,标准答案 、在学生培养中,反复训练。以及我能不能判断它做得对不对”。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。
对此,经验、标准化、在AI新经济中 ,熊辉认可一半 。他的办法是“到战场中去”。
在熊辉看来 ,“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确实降低了普通人获取知识的门槛,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 ,
熊辉认为 ,
教育要培养机器没有的能力
那么,知识积累与创造力并不矛盾,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。不能只是追着新的模型和工具跑 。可能变成提问能力、当知识获取 、是未来究竟该培养什么样的人、熊辉因此强调,围绕AI对教育的影响 ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。教育培养人的方式需要跟上。
他认为,
“基础当然还要打好”,真正需要重新思考的,
AI普及之后 ,也可以让学生更早进入真实世界 、教育面对AI时代,这正是AI时代需要的训练 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。品味和0到1的创新能力 。基础知识、沟通和协作 。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,博士直接解决真实世界的问题。让本科生尽早参与项目,判断和寻找新的解决方案 。节省下来的时间 ,
沈艳提醒,
于是 ,现场也出现了不同声音。表达力、组织力和价值判断等“人能”,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。可编码的“机能” ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。“平了知识的权”;但知识获取更容易,
