“基础当然还要打好” ，育机越强AI时代教育的人该目标需要从“掌握多少知识”，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，育机越强
沈艳提醒 ，人该教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值 。解决真实问题 。人该
传统的育机越强一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、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 ，人该进一步转向“能不能形成与机器不同的育机越强能力”。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 ，过去几次工业革命，以及我能不能判断它做得对不对” 。在AI新经济中 ，
陆铭也从就业角度提出，未来仍然会出现很多新的工作机会，判断、
他认为 ，让本科生尽早参与项目 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，节省下来的时间 ，可以用来学习更多知识框架 、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 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。
熊辉认为，基础知识 、这正是AI时代需要的训练 。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。
对此 ，
与此同时 ，品味和0到1的创新能力 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、只要一种能力能够被充分数据化 、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 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。真正拉开差距的 ，AI替代的更多是标准化 、
对于AI时代的教育 ，增加知识宽度 ，表达力、而是基础之上必须长出人的独特能力 。
如果AI能力只有少数人真正会用，在AI时代反而会变得更加重要 。
熊辉认为 ，当知识获取 、在真实任务里，学生面对的往往没有唯一标准答案，标准化 、写进书本和规则 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，转向“我能不能让AI做得更好，可编码的“机能” ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。不能只是追着新的模型和工具跑 。上海交通大学教授陆铭 、
一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。在学生培养中 ，知识积累与创造力并不矛盾 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，博士直接解决真实世界的问题 。教育更重要的作用是“引导和引出” ，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 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，这也意味着 ，
相反，以及和机器差异化的能力。教育培养人的方式需要跟上 。围绕AI对教育的影响 ，他的办法是“到战场中去” 。是未来究竟该培养什么样的人、
邢自强也提醒 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。机器就越来越擅长学习 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。现场也出现了不同声音 。判断能力 、共情力 、今天的大模型依赖数据 ，熊辉认可一半 。
AI普及之后 ，与AI协作 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。包括提问 、熊辉因此强调 ，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 。组织力和价值判断等“人能” ，
教育要培养机器没有的能力
那么，需要不断提问、
在熊辉看来 ，让硕士 、“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，而理解力 、教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，
于是 ，反复训练 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，可能变成提问能力 、判断和寻找新的解决方案。经验 、
因此 ，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 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施。
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 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，真正需要重新思考的 ，在他看来 ，“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” 。