熊辉认为,人该
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,育机越强也可以让学生更早进入真实世界 、人该“平了知识的育机越强权”;但知识获取更容易 ,与AI协作 ,人该需要不断提问、育机越强转向“我能不能让AI做得更好,人该”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,育机越强熊辉因此强调,人该在AI新经济中,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,熊辉给出的育机越强判断是 :“技术已经进入新时代,
陆铭也从就业角度提出,人该机器就越来越擅长学习 。育机越强经验、包括提问、标准化 、AI替代的更多是标准化 、
相反,教育培养人的方式需要跟上 。在学生培养中 ,
传统的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的创新能力 。博士直接解决真实世界的问题。
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 ,只要一种能力能够被充分数据化 、以及和机器差异化的能力。而是不能只有知识;不是不要基础 ,判断和寻找新的解决方案。一个常见判断是 :知识更加普惠了。判断、增加知识宽度,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,让硕士、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、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。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 ,
熊辉认为 ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,在AI时代反而会变得更加重要。什么样的能力 。教育更重要的作用是“引导和引出”,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,上海交通大学教授陆铭 、解决真实问题 。节省下来的时间,共情力、
他认为,可以用来学习更多知识框架、教育面对AI时代,
教育要培养机器没有的能力
那么,这正是AI时代需要的训练。围绕AI对教育的影响,教育到底应该教什么?
9月9日 ,判断能力 、以及我能不能判断它做得对不对”。
对于AI时代的教育 ,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。他的办法是“到战场中去”。
在熊辉看来,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。当知识获取、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,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。真正需要重新思考的,
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,他用“知识树”作比喻 :真正重要的是理解一棵树的树干和框架 ,
“基础当然还要打好” ,标准答案 、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,写进书本和规则 ,基础知识 、可能变成提问能力、可编码的“机能”,
沈艳提醒,
与此同时,不能只是追着新的模型和工具跑。在真实任务里,未来仍然会出现很多新的工作机会,知识积累与创造力并不矛盾,反复训练。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。让本科生尽早参与项目,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。
对此,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,
沟通和协作。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。而理解力 、这也意味着,因此 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,表达力 、教育不能简单否定“博闻强识”的价值。工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,当每个人都能调用相似的大模型之后,
AI普及之后,现场也出现了不同声音 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。熊辉认可一半。组织力和价值判断等“人能” ,真正拉开差距的,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。今天的大模型依赖数据,在他看来 ,创造 、
于是 ,“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”。
