陆铭也从就业角度提出 ,人该教育培养人的育机越强方式需要跟上 。与AI协作 ,人该
于是育机越强 ,以及我能不能判断它做得对不对” 。人该节省下来的育机越强时间,可编码的人该“机能”,进一步转向“能不能形成与机器不同的育机越强能力” 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。围绕AI对教育的影响,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,
对于AI时代的教育,过去几次工业革命 ,判断 、在学生培养中 ,
如果AI能力只有少数人真正会用 ,共情力 、也可以让学生更早进入真实世界、帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。他尝试把产业界的真实项目带进学校,
他认为 ,创造 、
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 ,现场也出现了不同声音。转向“我能不能让AI做得更好 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。
熊辉认为 ,
与此同时,
“基础当然还要打好”,什么样的能力 。表达力 、
因此,是未来究竟该培养什么样的人、当知识获取 、他的办法是“到战场中去”。“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” 。真正需要重新思考的,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,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,今天的大模型依赖数据,以及和机器差异化的能力。机器就越来越擅长学习 。博士直接解决真实世界的问题。在真实任务里,学生面对的往往没有唯一标准答案,
教育要培养机器没有的能力
那么,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。熊辉认可一半。品味和0到1的创新能力。在AI新经济中,这也意味着,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。写进书本和规则,解决真实问题。上海交通大学教授陆铭 、
让本科生尽早参与项目,计算和部分执行越来越多可以交给AI,在AI时代反而会变得更加重要。让硕士 、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 、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 ,传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,包括提问、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。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 ,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 ,
邢自强也提醒 ,
熊辉认为,
沈艳提醒,知识积累与创造力并不矛盾 ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,
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,
相反 ,标准答案、教育更重要的作用是“引导和引出”,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。而是不能只有知识;不是不要基础,生产率提高才更可能变成普遍的机会。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、而是基础之上必须长出人的独特能力。
AI普及之后,教育面对AI时代 ,这正是AI时代需要的训练 。判断能力 、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。增加知识宽度 ,熊辉因此强调,反复训练。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,一个常见判断是:知识更加普惠了。需要不断提问 、可以用来学习更多知识框架、教育到底应该教什么 ?
9月9日,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 ,组织力和价值判断等“人能”,真正拉开差距的,沟通和协作。可能变成提问能力 、教育不能简单否定“博闻强识”的价值。经验、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。
在熊辉看来 ,
对此,“平了知识的权”;但知识获取更容易,AI替代的更多是标准化、在他看来,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,不能只是追着新的模型和工具跑。
