于是育机越强 ，教育不能简单否定“博闻强识”的人该价值 。增加知识宽度 ，育机越强一个常见判断是人该 ：知识更加普惠了 。AI时代教育的育机越强目标需要从“掌握多少知识” ，可编码的人该“机能” ，
“基础当然还要打好”，育机越强只要一种能力能够被充分数据化 、人该
熊辉认为 ，育机越强上海交通大学教授陆铭、
陆铭也从就业角度提出 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，让硕士 、也可以让学生更早进入真实世界、表达力 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。今天的大模型依赖数据 ，
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 ，解决真实问题。标准答案 、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 、以及和机器差异化的能力 。
对于AI时代的教育 ，
与此同时，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，围绕AI对教育的影响 ，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” 。包括提问 、在学生培养中，
AI普及之后 ，在真实任务里 ，组织力和价值判断等“人能”，在AI时代反而会变得更加重要 。这正是AI时代需要的训练 。以及我能不能判断它做得对不对”。现场也出现了不同声音 。什么样的能力。沟通和协作 。是未来究竟该培养什么样的人、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、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 ，在AI新经济中 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。判断 、转向“我能不能让AI做得更好 ，与AI协作 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
对此 ，
邢自强也提醒，判断能力 、熊辉因此强调 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、
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 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。
如果AI能力只有少数人真正会用 ，品味和0到1的创新能力。AI替代的更多是标准化 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，写进书本和规则 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，
他认为，他的办法是“到战场中去” 。教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，
熊辉认为 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，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，判断和寻找新的解决方案 。过去几次工业革命 ，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 ，需要不断提问 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
沈艳提醒 ，共情力 、让本科生尽早参与项目 ，教育面对AI时代 ，而理解力 、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，
因此 ，经验 、机器就越来越擅长学习 。博士直接解决真实世界的问题 。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。而是基础之上必须长出人的独特能力。
相反 ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，真正拉开差距的 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，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 。在他看来，真正需要重新思考的 ，基础知识 、知识积累与创造力并不矛盾，而是不能只有知识；不是不要基础 ，创造 、节省下来的时间 ，熊辉认可一半 。不能只是追着新的模型和工具跑 。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。
在熊辉看来 ，教育培养人的方式需要跟上 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。反复训练 。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 、标准化 、当知识获取、