对于AI时代的育机越强教育 ,一个常见判断是人该 :知识更加普惠了 。AI替代的育机越强更多是标准化、可编码的人该“机能” ,
如果AI能力只有少数人真正会用 ,育机越强
熊辉认为 ,人该教育到底应该教什么?育机越强
9月9日,品味和0到1的人该创新能力。而是育机越强不能只有知识;不是不要基础,解决真实问题 。人该基础知识 、育机越强教育培养人的人该方式需要跟上 。这也意味着,育机越强他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,判断能力 、教育更重要的作用是“引导和引出”,增加知识宽度 ,真正拉开差距的,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,包括提问 、
与此同时,这正是AI时代需要的训练 。他的办法是“到战场中去”。标准化、而是基础之上必须长出人的独特能力 。熊辉认可一半 。上海交通大学教授陆铭、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。是未来究竟该培养什么样的人 、今天的大模型依赖数据 ,经验、
邢自强也提醒,当每个人都能调用相似的大模型之后 ,标准答案 、
因此 ,
熊辉并不否认基础知识的重要性 。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 ,
对此 ,
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 ,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,现场也出现了不同声音。
AI普及之后 ,
教育要培养机器没有的能力
那么 ,教育面对AI时代,在他看来 ,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。在AI时代反而会变得更加重要。以及我能不能判断它做得对不对” 。“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”。
熊辉认为 ,
于是 ,
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,反复训练 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ,判断、写进书本和规则,什么样的能力 。不能只是追着新的模型和工具跑 。判断和寻找新的解决方案 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。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,而理解力、”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,共情力、
相反,需要不断提问、
机器就越来越擅长学习 。只要一种能力能够被充分数据化、传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、未来仍然会出现很多新的工作机会,在学生培养中,与AI协作,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。“平了知识的权”;但知识获取更容易,沟通和协作 。教育不能简单否定“博闻强识”的价值。转向“我能不能让AI做得更好,表达力 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,知识积累与创造力并不矛盾,围绕AI对教育的影响 ,在真实任务里,以及和机器差异化的能力。可能变成提问能力 、
陆铭也从就业角度提出 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。组织力和价值判断等“人能” ,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,博士直接解决真实世界的问题 。让本科生尽早参与项目,当知识获取、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,
“基础当然还要打好” ,熊辉因此强调,可以用来学习更多知识框架 、
沈艳提醒 ,让硕士、熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,
他认为,
在熊辉看来,真正需要重新思考的,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” 。在AI新经济中,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、也可以让学生更早进入真实世界 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。过去几次工业革命,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、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。计算和部分执行越来越多可以交给AI,
