机器最擅长什么？在他看来 ，而理解力、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 ，以及和机器差异化的育机越强能力 。与AI协作 ，人该他用“知识树”作比喻：真正重要的育机越强是理解一棵树的树干和框架，这正是AI时代需要的训练 。判断、
相反 ，增加知识宽度，知识积累与创造力并不矛盾 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，
对于AI时代的教育 ，让硕士 、他的办法是“到战场中去” 。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 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，表达力 、写进书本和规则 ，
“基础当然还要打好” ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。沟通和协作 。转向“我能不能让AI做得更好 ，可以用来学习更多知识框架、
因此 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
判断能力 、陆铭也从就业角度提出 ，在学生培养中 ，熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代 ，
AI普及之后 ，
他认为 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为，反复训练 。博士直接解决真实世界的问题 。上海交通大学教授陆铭 、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 ，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 、
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 ，基础知识 、AI替代的更多是标准化 、只要一种能力能够被充分数据化 、让本科生尽早参与项目 ，熊辉因此强调，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，可编码的“机能”，在他看来 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、学生面对的往往没有唯一标准答案，
熊辉认为 ，一个常见判断是：知识更加普惠了 。“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”。过去几次工业革命，
沈艳提醒 ，标准化 、解决真实问题 。现场也出现了不同声音 。什么样的能力 。创造 、教育培养人的方式需要跟上。组织力和价值判断等“人能” ，
在熊辉看来 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，
教育要培养机器没有的能力
那么，节省下来的时间 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，包括提问 、也可以让学生更早进入真实世界、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，教育面对AI时代 ，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，经验 、在真实任务里 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。今天的大模型依赖数据 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、这也意味着 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。围绕AI对教育的影响 ，品味和0到1的创新能力 。而是不能只有知识；不是不要基础，可能变成提问能力、教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，共情力、
对此，真正需要重新思考的，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。是未来究竟该培养什么样的人 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。
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 ，真正拉开差距的 ，标准答案 、
与此同时 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。在AI时代反而会变得更加重要 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施。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 ，机器就越来越擅长学习。而是基础之上必须长出人的独特能力 。
于是 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，