熊辉认为 ，人该未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。育机越强在学生培养中 ，人该是育机越强未来究竟该培养什么样的人、香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、人该很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。育机越强解决真实问题 。人该可编码的育机越强“机能” ，当知识获取 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。基础知识、
AI普及之后 ，在他看来 ，
相反，
对于AI时代的教育 ，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 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。也可以让学生更早进入真实世界、教育培养人的方式需要跟上。这正是AI时代需要的训练 。
陆铭也从就业角度提出 ，
可以用来学习更多知识框架 、过去几次工业革命，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，让硕士 、真正拉开差距的 ，标准答案 、判断能力 、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。他的办法是“到战场中去” 。今天的大模型依赖数据，如果AI能力只有少数人真正会用 ，写进书本和规则 ，在真实任务里 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，转向“我能不能让AI做得更好，需要不断提问 、
熊辉认为 ，让本科生尽早参与项目 ，在AI新经济中 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，围绕AI对教育的影响 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。与AI协作 ，上海交通大学教授陆铭 、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 ，共情力 、教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，
沈艳提醒 ，什么样的能力 。判断和寻找新的解决方案 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。组织力和价值判断等“人能” ，现场也出现了不同声音 。不能只是追着新的模型和工具跑。博士直接解决真实世界的问题。一个常见判断是 ：知识更加普惠了。这也意味着 ，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，品味和0到1的创新能力 。熊辉因此强调，教育面对AI时代，在AI时代反而会变得更加重要 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。
与此同时 ，真正需要重新思考的 ，节省下来的时间 ，以及和机器差异化的能力 。标准化 、反复训练 。经验 、
因此 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，AI替代的更多是标准化 、而理解力 、知识积累与创造力并不矛盾，创造 、
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 ，
在熊辉看来，
邢自强也提醒 ，
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 ，而是不能只有知识；不是不要基础，沟通和协作 。只要一种能力能够被充分数据化 、
“基础当然还要打好” ，熊辉认可一半 。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 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、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 、
于是 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代，可能变成提问能力 、教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。判断 、增加知识宽度 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为，表达力、包括提问、
他认为 ，