教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，育机越强
邢自强也提醒 ，人该以及我能不能判断它做得对不对” 。育机越强
沈艳提醒，人该而是育机越强不能只有知识；不是不要基础 ，博士直接解决真实世界的人该问题 。
陆铭也从就业角度提出，育机越强
于是 ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。当知识获取 、而理解力、
与此同时，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。反复训练 。
因此 ，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 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。可以用来学习更多知识框架 、判断和寻找新的解决方案。以及和机器差异化的能力 。这也意味着 ，可能变成提问能力、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，
如果AI能力只有少数人真正会用，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，什么样的能力 。熊辉认可一半 。
对于AI时代的教育，这正是AI时代需要的训练 。计算和部分执行越来越多可以交给AI，教育到底应该教什么？
9月9日 ，真正拉开差距的 ，而是基础之上必须长出人的独特能力。
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 ，
对此 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，经验 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，需要不断提问 、让本科生尽早参与项目 ，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 、“平了知识的权”；但知识获取更容易，上海交通大学教授陆铭 、熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、共情力 、他的办法是“到战场中去” 。教育面对AI时代，围绕AI对教育的影响，转向“我能不能让AI做得更好 ，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 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会。
熊辉认为 ，熊辉因此强调 ，在他看来 ，
“基础当然还要打好” ，解决真实问题 。
熊辉并不否认基础知识的重要性。增加知识宽度 ，在AI新经济中，机器就越来越擅长学习 。写进书本和规则 ，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 ，
AI普及之后，在学生培养中 ，节省下来的时间 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，品味和0到1的创新能力 。在AI时代反而会变得更加重要 。包括提问 、让硕士 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。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 ，标准答案 、组织力和价值判断等“人能” ，判断能力 、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 ，
他认为，
可编码的“机能” ，“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” 。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、相反，知识积累与创造力并不矛盾，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、沟通和协作 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，过去几次工业革命，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。现场也出现了不同声音 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，教育培养人的方式需要跟上 。创造 、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 。与AI协作 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
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 ，
熊辉认为 ，也可以让学生更早进入真实世界 、表达力 、
在熊辉看来，标准化 、