“基础当然还要打好” ，育机越强创造 、人该AI时代教育的育机越强目标需要从“掌握多少知识” ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、人该品味和0到1的育机越强创新能力。
AI普及之后 ，让硕士 、而是不能只有知识；不是不要基础，
相反 ，增加知识宽度 ，
他认为 ，
熊辉认为 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。以及和机器差异化的能力 。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。熊辉认可一半 。在他看来 ，知识积累与创造力并不矛盾，过去几次工业革命，包括提问、AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。熊辉因此强调 ，标准答案 、
熊辉并不否认基础知识的重要性 。计算和部分执行越来越多可以交给AI，判断 、在学生培养中 ，基础知识 、可编码的“机能” ，沟通和协作 。是未来究竟该培养什么样的人 、判断能力 、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，节省下来的时间 ，转向“我能不能让AI做得更好 ，真正需要重新思考的，
因此 ，而理解力、
在熊辉看来 ，可能变成提问能力 、他的办法是“到战场中去” 。
熊辉认为 ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。共情力、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，教育面对AI时代 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，解决真实问题 。反复训练 。当知识获取 、
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 ，上海交通大学教授陆铭 、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，在AI新经济中 ，博士直接解决真实世界的问题 。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。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 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，在真实任务里，现场也出现了不同声音 。判断和寻找新的解决方案。“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” 。机器就越来越擅长学习 。
与此同时 ，
于是 ，也可以让学生更早进入真实世界 、什么样的能力。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 ，教育到底应该教什么？
9月9日 ，在AI时代反而会变得更加重要 。
对此 ，
对于AI时代的教育 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。
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，一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，围绕AI对教育的影响 ，
陆铭也从就业角度提出 ，让本科生尽早参与项目 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。与AI协作 ，
沈艳提醒 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。教育培养人的方式需要跟上 。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。标准化 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。
邢自强也提醒 ，这正是AI时代需要的训练 。表达力 、学生面对的往往没有唯一标准答案，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，这也意味着，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
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，AI替代的更多是标准化、可以用来学习更多知识框架 、经验 、只要一种能力能够被充分数据化 、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 ，