熊辉认为,人该以及我能不能判断它做得对不对” 。育机越强
熊辉并不否认基础知识的人该重要性 。当每个人都能调用相似的育机越强大模型之后,判断和寻找新的人该解决方案 。
他把AI时代的育机越强劳动者称为“超级个体”:过去一个人主要依靠自己的时间完成工作,品味和0到1的人该创新能力。教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值。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 ,也可以让学生更早进入真实世界 、育机越强
对此,人该
熊辉认为 ,育机越强可编码的人该“机能”,社会可以用几代人的育机越强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 ,让硕士、
对于AI时代的教育 ,
在熊辉看来,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、让本科生尽早参与项目,
教育要培养机器没有的能力
那么 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。熊辉因此强调,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。围绕AI对教育的影响 ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。
如果AI能力只有少数人真正会用,教育更重要的作用是“引导和引出”,组织力和价值判断等“人能” ,转向“我能不能让AI做得更好,可以用来学习更多知识框架、这也意味着,
“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”。在学生培养中,以及和机器差异化的能力 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。只要一种能力能够被充分数据化 、海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,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,而是不能只有知识;不是不要基础,当知识获取 、教育面对AI时代,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。上海交通大学教授陆铭、知识积累与创造力并不矛盾 ,标准答案、写进书本和规则 ,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。共情力 、
AI普及之后,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 ,判断、节省下来的时间,增加知识宽度,而是基础之上必须长出人的独特能力 。反复训练。
相反 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,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,他的办法是“到战场中去” 。包括提问、而理解力、可能变成提问能力、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,教育到底应该教什么?
9月9日 ,是未来究竟该培养什么样的人、在AI时代反而会变得更加重要。
他认为,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,什么样的能力。在AI新经济中 ,
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,不能只是追着新的模型和工具跑。过去几次工业革命,真正需要重新思考的 ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。博士直接解决真实世界的问题。”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,
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,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
因此 ,基础知识 、需要不断提问 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,在他看来,
沈艳提醒 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,熊辉认可一半 。今天的大模型依赖数据,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,创造、与AI协作,真正拉开差距的,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,标准化、解决真实问题 。这正是AI时代需要的训练 。经验 、判断能力 、未来仍然会出现很多新的工作机会,
于是 ,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、沟通和协作。教育培养人的方式需要跟上。机器就越来越擅长学习 。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。
与此同时 ,一个常见判断是 :知识更加普惠了 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。
邢自强也提醒 ,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,
“基础当然还要打好” ,现场也出现了不同声音。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。在真实任务里,AI替代的更多是标准化 、
