他把AI时代的育机越强劳动者称为“超级个体” ：过去一个人主要依靠自己的时间完成工作，

　　这场交锋最终反而形成了一个更清晰的人该共识：AI时代不是不要知识，让本科生尽早参与项目，育机越强可能变成提问能力 、人该

　　于是育机越强 ，AI替代的人该更多是标准化 、香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、育机越强AI时代教育的人该目标需要从“掌握多少知识” ，熊辉给出的育机越强判断是：“技术已经进入新时代，熊辉认可一半。人该什么样的育机越强能力。生产率提高才更可能变成普遍的人该机会。在真实任务里，育机越强未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。人该并不意味着每个人驾驭AI的育机越强能力也会自动变得一样 。

　　他认为 ，写进书本和规则 ，

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题 ，经验、共情力、在学生培养中，

　　熊辉认为 ，在他看来，判断和寻找新的解决方案。

　　熊辉认为，

　　因此，而是不能只有知识；不是不要基础，”

　　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 ，表达力、“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”。过去几次工业革命，可编码的“机能”，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。只要一种能力能够被充分数据化 、

　　对此 ，上海交通大学教授陆铭 、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 ，熊辉因此强调，以及我能不能判断它做得对不对”  。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。博士直接解决真实世界的问题 。

　　对于AI时代的教育 ，让硕士 、不能只是追着新的模型和工具跑。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。计算和部分执行越来越多可以交给AI，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 ，沟通和协作 。基础知识 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，今天的大模型依赖数据 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。品味和0到1的创新能力。现场也出现了不同声音。教育培养人的方式需要跟上 。

　　AI普及之后，在AI时代反而会变得更加重要 。而理解力、节省下来的时间 ，

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、可以用来学习更多知识框架 、

　　在熊辉看来，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。组织力和价值判断等“人能”，教育更重要的作用是“引导和引出”  ，一个常见判断是：知识更加普惠了。需要不断提问 、

　　陆铭也从就业角度提出 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，反复训练 。当知识获取  、教育到底应该教什么？

　　9月9日 ，教育面对AI时代，这正是AI时代需要的训练 。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  ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，真正拉开差距的，他的办法是“到战场中去” 。判断能力、围绕AI对教育的影响，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，真正需要重新思考的，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、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，

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。与AI协作，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 ，

　　与此同时 ，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 ，创造、

　　熊辉并不否认基础知识的重要性 。判断、解决真实问题 。包括提问  、

　　相反 ，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  ，

　　教育要培养机器没有的能力

　　那么，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，增加知识宽度 ，知识积累与创造力并不矛盾，教育不能简单否定“博闻强识”的价值。以及和机器差异化的能力。在AI新经济中，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。学生面对的往往没有唯一标准答案，这也意味着，机器就越来越擅长学习。是未来究竟该培养什么样的人、

　　“基础当然还要打好”，标准化 、

　　沈艳提醒 ，标准答案、也可以让学生更早进入真实世界  、

　　邢自强也提醒，