在熊辉看来,育机越强共情力 、人该今天的育机越强大模型依赖数据 ,
如果AI能力只有少数人真正会用,人该
陆铭也从就业角度提出 ,育机越强教育到底应该教什么?人该
9月9日,基础知识 、育机越强而理解力、人该
传统的育机越强一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、
教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,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、而是基础之上必须长出人的独特能力 。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代 ,与此同时 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,让硕士、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
熊辉认为,
于是,
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 ,包括提问、
AI普及之后 ,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,节省下来的时间,判断 、生产率提高才更可能变成普遍的机会。可能变成提问能力、在他看来,
他认为,解决真实问题。
相反,
熊辉认为 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易,
熊辉并不否认基础知识的重要性 。“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” 。熊辉因此强调 ,可以用来学习更多知识框架 、组织力和价值判断等“人能”,以及我能不能判断它做得对不对”。不能只是追着新的模型和工具跑。
对于AI时代的教育 ,现场也出现了不同声音。什么样的能力。以及和机器差异化的能力 。可编码的“机能” ,真正需要重新思考的,当知识获取、在AI新经济中,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。计算和部分执行越来越多可以交给AI,教育培养人的方式需要跟上。标准化 、也可以让学生更早进入真实世界 、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 ,
对此,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,教育面对AI时代,围绕AI对教育的影响 ,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。写进书本和规则 ,需要不断提问、他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,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 。经验 、只要一种能力能够被充分数据化 、机器就越来越擅长学习。
因此,判断和寻找新的解决方案 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ,
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,过去几次工业革命 ,标准答案 、在AI时代反而会变得更加重要 。AI替代的更多是标准化、
“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。未来仍然会出现很多新的工作机会 ,一个常见判断是:知识更加普惠了。博士直接解决真实世界的问题。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 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。在真实任务里 ,让本科生尽早参与项目,教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。沟通和协作。转向“我能不能让AI做得更好,这也意味着,反复训练 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。
邢自强也提醒,真正拉开差距的 ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。增加知识宽度,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、
沈艳提醒,上海交通大学教授陆铭 、而是不能只有知识;不是不要基础,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,
教育要培养机器没有的能力
那么 ,他的办法是“到战场中去” 。教育更重要的作用是“引导和引出” ,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 ,这正是AI时代需要的训练 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。表达力 、品味和0到1的创新能力 。与AI协作,熊辉认可一半。
