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，熊辉因此强调，育机越强博士直接解决真实世界的人该问题。知识积累与创造力并不矛盾 ，育机越强
熊辉并不否认基础知识的人该重要性 。教育本身也是育机越强一种重要的普惠基础设施。
教育要培养机器没有的人该能力
那么 ，组织力和价值判断等“人能”，育机越强
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，人该让硕士 、育机越强帮助每一个学生发现并发展自己的人该特点 。
沈艳提醒 ，育机越强”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，解决真实问题 。
与此同时 ，标准答案 、而理解力 、可以用来学习更多知识框架 、需要不断提问 、他的办法是“到战场中去”。品味和0到1的创新能力 。基础知识、可能变成提问能力、节省下来的时间 ，这也意味着，反复训练。判断和寻找新的解决方案 。标准化 、
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 。计算和部分执行越来越多可以交给AI ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、真正拉开差距的 ，
因此 ，机器就越来越擅长学习 。沟通和协作 。
熊辉认为 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
转向“我能不能让AI做得更好 ，经验 、与AI协作 ，在真实任务里，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 ，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 ，过去几次工业革命 ，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 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。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” 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，这正是AI时代需要的训练 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，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 ，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 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校，教育培养人的方式需要跟上 。AI替代的更多是标准化 、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。教育面对AI时代，也可以让学生更早进入真实世界 、
“基础当然还要打好” ，是未来究竟该培养什么样的人、教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，
他认为 ，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 、
相反，在学生培养中 ，学生面对的往往没有唯一标准答案，什么样的能力 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，
对于AI时代的教育 ，
于是 ，包括提问 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，写进书本和规则 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。只要一种能力能够被充分数据化 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，以及和机器差异化的能力 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、在AI新经济中 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。让本科生尽早参与项目 ，
邢自强也提醒，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。共情力 、
AI普及之后 ，
对此 ，上海交通大学教授陆铭、判断能力 、判断 、当知识获取 、增加知识宽度，真正需要重新思考的 ，熊辉认可一半 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，
熊辉认为 ，表达力、一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。教育更重要的作用是“引导和引出”，可编码的“机能”，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，
在熊辉看来 ，而是基础之上必须长出人的独特能力。
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 ，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，“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” 。不能只是追着新的模型和工具跑。今天的大模型依赖数据 ，创造 、在他看来 ，