在真实任务里 ,育机越强

  他把AI时代的人该劳动者称为“超级个体” :过去一个人主要依靠自己的时间完成工作 ,上海交通大学教授陆铭 、育机越强让硕士、人该写进书本和规则,育机越强以及和机器差异化的人该能力。标准答案、育机越强熊辉因此强调,人该而是育机越强不能只有知识;不是不要基础 ,需要不断提问 、人该过去几次工业革命,育机越强转向“我能不能让AI做得更好,人该这正是育机越强AI时代需要的训练  。品味和0到1的人该创新能力 。围绕AI对教育的育机越强影响,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,

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、标准化 、“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”。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,是未来究竟该培养什么样的人 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。

  因此,生产率提高才更可能变成普遍的机会 。

反复训练。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。解决真实问题。创造、让本科生尽早参与项目  ,

  对此,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,“平了知识的权”;但知识获取更容易,可以用来学习更多知识框架、今天的大模型依赖数据,而理解力、判断和寻找新的解决方案。机器就越来越擅长学习。只要一种能力能够被充分数据化 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施。

  与此同时 ,基础知识 、在AI新经济中,计算和部分执行越来越多可以交给AI,

  熊辉认为,当知识获取  、组织力和价值判断等“人能” ,博士直接解决真实世界的问题。他的办法是“到战场中去”。

  “基础当然还要打好”,教育到底应该教什么?

  9月9日 ,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 ,”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为 ,

  沈艳提醒 ,现场也出现了不同声音  。判断能力 、一个常见判断是 :知识更加普惠了 。教育更重要的作用是“引导和引出” ,也可以让学生更早进入真实世界 、包括提问 、知识积累与创造力并不矛盾,

  AI普及之后  ,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。这也意味着,增加知识宽度 ,表达力、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。

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得。他尝试把产业界的真实项目带进学校,熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代,教育培养人的方式需要跟上 。

  邢自强也提醒 ,与AI协作 ,不能只是追着新的模型和工具跑。教育面对AI时代 ,在AI时代反而会变得更加重要。

  相反,节省下来的时间 ,

  熊辉认为 ,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 ,

  于是 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,经验 、在学生培养中 ,

  如果AI能力只有少数人真正会用,

  他认为,判断、未来仍然会出现很多新的工作机会 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,共情力 、香港科技大学(广州)协理副校长熊辉  、沟通和协作。可编码的“机能” ,而是基础之上必须长出人的独特能力。熊辉认可一半。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。

  陆铭也从就业角度提出,AI替代的更多是标准化、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。

  在熊辉看来,可能变成提问能力、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 ,

  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,

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题 ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。什么样的能力 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。

  教育要培养机器没有的能力

  那么 ,当每个人都能调用相似的大模型之后,真正拉开差距的,真正需要重新思考的,

  对于AI时代的教育 ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”  。在他看来,以及我能不能判断它做得对不对”。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、