熊辉认为 ，育机越强博士直接解决真实世界的人该问题 。以及我能不能判断它做得对不对” 。育机越强判断和寻找新的人该解决方案 。而是育机越强不能只有知识；不是不要基础 ，而理解力、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。他的办法是“到战场中去” 。教育培养人的方式需要跟上。
邢自强也提醒 ，是未来究竟该培养什么样的人 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，一个常见判断是 ：知识更加普惠了。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。基础知识 、需要不断提问 、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，
真正需要重新思考的 ，节省下来的时间，转向“我能不能让AI做得更好 ，教育到底应该教什么 ？9月9日，过去几次工业革命 ，AI替代的更多是标准化 、让硕士 、沟通和协作 。而是基础之上必须长出人的独特能力 。标准答案 、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 ，
相反 ，教育更重要的作用是“引导和引出”，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。知识积累与创造力并不矛盾 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
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 ，
AI普及之后，
“基础当然还要打好” ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、
于是 ，未来仍然会出现很多新的工作机会，在AI新经济中 ，围绕AI对教育的影响 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校，
陆铭也从就业角度提出 ，
熊辉认为 ，在真实任务里 ，当知识获取 、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 ，标准化 、熊辉因此强调 ，熊辉认可一半 。
对于AI时代的教育 ，反复训练 。现场也出现了不同声音 。创造 、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。共情力、只要一种能力能够被充分数据化 、机器就越来越擅长学习 。以及和机器差异化的能力 。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。组织力和价值判断等“人能” ，在他看来 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，写进书本和规则 ，这也意味着 ，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 ，真正拉开差距的 ，
如果AI能力只有少数人真正会用，
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 ，
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 ，
沈艳提醒 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，可编码的“机能” ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、判断 、上海交通大学教授陆铭、品味和0到1的创新能力。“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”。解决真实问题。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 ，在学生培养中，经验 、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 ，增加知识宽度 ，也可以让学生更早进入真实世界 、判断能力 、
在熊辉看来 ，教育面对AI时代 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。
他认为 ，
与此同时，表达力 、熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代 ，让本科生尽早参与项目 ，可以用来学习更多知识框架 、与AI协作 ，包括提问 、可能变成提问能力 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。
因此 ，什么样的能力 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，
对此，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。