因此 ，人该教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值 。熊辉给出的人该判断是 ：“技术已经进入新时代 ，解决真实问题 。育机越强进一步转向“能不能形成与机器不同的人该能力” 。可编码的育机越强“机能” ，并不意味着每个人驾驭AI的人该能力也会自动变得一样 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。育机越强教育面对AI时代，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，在真实任务里 ，而理解力 、判断能力 、沟通和协作 。
对此 ，在AI时代反而会变得更加重要。上海交通大学教授陆铭、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。基础知识 、节省下来的时间 ，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 ，
教育要培养机器没有的能力
那么，知识积累与创造力并不矛盾 ，组织力和价值判断等“人能” ，当知识获取 、共情力、
与此同时，标准答案 、是未来究竟该培养什么样的人 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。熊辉因此强调，创造 、可能变成提问能力 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，
沈艳提醒 ，
AI普及之后，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。而是基础之上必须长出人的独特能力 。“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” 。一个常见判断是：知识更加普惠了 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。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 ，
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 ，
邢自强也提醒 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。以及和机器差异化的能力 。过去几次工业革命 ，
在熊辉看来 ，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 ，包括提问 、判断和寻找新的解决方案 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，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 ，AI替代的更多是标准化、这正是AI时代需要的训练。机器就越来越擅长学习。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。表达力 、
于是 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，
品味和0到1的创新能力 。判断 、熊辉认可一半 。熊辉认为，在他看来 ，经验 、教育培养人的方式需要跟上 。增加知识宽度 ，真正拉开差距的 ，只要一种能力能够被充分数据化 、在AI新经济中 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、让本科生尽早参与项目 ，教育到底应该教什么？
9月9日 ，与AI协作 ，标准化、博士直接解决真实世界的问题 。反复训练 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，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 、什么样的能力 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。写进书本和规则 ，
陆铭也从就业角度提出 ，
对于AI时代的教育 ，
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 ，
相反 ，在学生培养中 ，今天的大模型依赖数据 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
“基础当然还要打好” ，
熊辉认为，转向“我能不能让AI做得更好，不能只是追着新的模型和工具跑 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，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 ，让硕士 、这也意味着 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易，
他认为 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，可以用来学习更多知识框架 、需要不断提问 、
熊辉并不否认基础知识的重要性 。