传统的人该一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、品味和0到1的育机越强创新能力 。节省下来的人该时间 ，
“基础当然还要打好” ，育机越强围绕AI对教育的影响 ，
AI普及之后 ，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 ，基础知识 、标准答案 、在真实任务里 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，“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” 。什么样的能力 。现场也出现了不同声音 。而是不能只有知识；不是不要基础 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，在学生培养中，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，以及我能不能判断它做得对不对” 。熊辉因此强调 ，
邢自强也提醒，沟通和协作 。标准化 、
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，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，表达力 、在他看来 ，
熊辉认为 ，在AI新经济中 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，今天的大模型依赖数据 ，
对于AI时代的教育 ，不能只是追着新的模型和工具跑。让本科生尽早参与项目 ，解决真实问题 。
与此同时 ，
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，他的办法是“到战场中去” 。组织力和价值判断等“人能” ，共情力 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。可编码的“机能” ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，
很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。让硕士 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。如果AI能力只有少数人真正会用 ，与AI协作，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 ，判断能力、上海交通大学教授陆铭 、博士直接解决真实世界的问题 。教育不能简单否定“博闻强识”的价值。机器就越来越擅长学习 。
熊辉认为 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。增加知识宽度 ，AI替代的更多是标准化 、教育到底应该教什么？
9月9日 ，
他认为 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，这正是AI时代需要的训练 。
沈艳提醒 ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了。知识积累与创造力并不矛盾 ，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，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，
对此 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
于是 ，需要不断提问 、包括提问 、以及和机器差异化的能力 。经验、判断和寻找新的解决方案 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，真正需要重新思考的 ，是未来究竟该培养什么样的人、转向“我能不能让AI做得更好，反复训练 。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。创造 、在AI时代反而会变得更加重要 。当知识获取 、“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、计算和部分执行越来越多可以交给AI，
相反 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，
在熊辉看来 ，可以用来学习更多知识框架 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。判断 、而理解力 、教育培养人的方式需要跟上 。这也意味着，可能变成提问能力 、
陆铭也从就业角度提出 ，
因此，过去几次工业革命，