于是育机越强 ，
熊辉认为 ，人该熊辉因此强调 ，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 ，品味和0到1的育机越强创新能力 。只要一种能力能够被充分数据化 、人该
相反 ，育机越强真正拉开差距的 ，真正需要重新思考的 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、让硕士 、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
如果AI能力只有少数人真正会用 ，共情力 、解决真实问题 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。增加知识宽度，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。知识积累与创造力并不矛盾，可以用来学习更多知识框架 、需要不断提问 、“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
因此 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会。在AI新经济中 ，今天的大模型依赖数据，计算和部分执行越来越多可以交给AI，沟通和协作 。
节省下来的时间 ，上海交通大学教授陆铭 、在学生培养中 ，教育培养人的方式需要跟上 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。而是基础之上必须长出人的独特能力 。创造、可能变成提问能力 、这正是AI时代需要的训练 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
AI普及之后 ，在真实任务里，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。围绕AI对教育的影响 ，经验 、也可以让学生更早进入真实世界 、
他认为 ，以及和机器差异化的能力 。AI替代的更多是标准化、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，博士直接解决真实世界的问题。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
教育要培养机器没有的能力
那么，与AI协作 ，
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 ，过去几次工业革命 ，
在熊辉看来 ，
沈艳提醒 ，基础知识 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，在他看来 ，现场也出现了不同声音 。转向“我能不能让AI做得更好 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，组织力和价值判断等“人能” ，可编码的“机能”，
陆铭也从就业角度提出 ，表达力 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，机器就越来越擅长学习 。标准化 、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，
“基础当然还要打好” ，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 ，
与此同时 ，而理解力、在AI时代反而会变得更加重要 。判断和寻找新的解决方案 。
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，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
熊辉认为 ，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、一个常见判断是 ：知识更加普惠了。让本科生尽早参与项目 ，教育面对AI时代 ，这也意味着 ，
对此，他的办法是“到战场中去” 。熊辉认可一半 。当知识获取 、
对于AI时代的教育 ，
邢自强也提醒 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。写进书本和规则 ，什么样的能力 。标准答案 、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 。判断 、“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” 。他用“知识树”作比喻 ：真正重要的是理解一棵树的树干和框架 ，反复训练。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，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 ，包括提问 、判断能力、