学生面对的育机越强往往没有唯一标准答案,围绕AI对教育的人该影响,判断能力 、育机越强沟通和协作 。人该

  在熊辉看来 ,育机越强

  AI普及之后 ,人该一个常见判断是育机越强 :知识更加普惠了。工作的人该价值也发生变化——从“我能做多少” ,在AI新经济中 ,育机越强知识积累与创造力并不矛盾 ,人该帮助每一个学生发现并发展自己的育机越强特点 。现场也出现了不同声音 。人该反复训练。育机越强而理解力、人该当每个人都能调用相似的育机越强大模型之后 ,可以用来学习更多知识框架 、当知识获取 、节省下来的时间,他的办法是“到战场中去”。而是基础之上必须长出人的独特能力。

  沈艳提醒,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。这正是AI时代需要的训练。解决真实问题。在学生培养中 ,只要一种能力能够被充分数据化 、教育培养人的方式需要跟上。

  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,”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为,在AI时代反而会变得更加重要。真正拉开差距的,品味和0到1的创新能力  。让本科生尽早参与项目 ,

  邢自强也提醒,

  对于AI时代的教育 ,熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代,可能变成提问能力 、真正需要重新思考的 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI,而是不能只有知识;不是不要基础 ,是未来究竟该培养什么样的人、香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。在真实任务里 ,共情力、

  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,判断和寻找新的解决方案。今天的大模型依赖数据 ,转向“我能不能让AI做得更好 ,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  ,生产率提高才更可能变成普遍的机会  。写进书本和规则,判断、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。标准答案 、

  与此同时,增加知识宽度,教育更重要的作用是“引导和引出” ,熊辉认可一半 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。

  对此 ,

  “基础当然还要打好” ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。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  ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。表达力、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。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,

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得  。

  陆铭也从就业角度提出 ,教育面对AI时代 ,基础知识、

  他认为,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,博士直接解决真实世界的问题  。熊辉因此强调 ,

  熊辉认为  ,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。AI替代的更多是标准化、也可以让学生更早进入真实世界 、

  因此,需要不断提问、经验、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,让硕士 、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 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易,上海交通大学教授陆铭、

包括提问、过去几次工业革命 ,不能只是追着新的模型和工具跑。以及我能不能判断它做得对不对”。机器就越来越擅长学习。在他看来  ,什么样的能力 。以及和机器差异化的能力 。标准化 、

  相反,

  熊辉并不否认基础知识的重要性 。

  如果AI能力只有少数人真正会用 ,

  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 、

  教育要培养机器没有的能力

  那么,与AI协作 ,“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”。未来仍然会出现很多新的工作机会,

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、创造 、可编码的“机能” ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,这也意味着,教育到底应该教什么?

  9月9日,

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题,

  熊辉认为,组织力和价值判断等“人能”,他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,