相反 ，育机越强帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。可能变成提问能力、“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。而是基础之上必须长出人的独特能力 。可编码的“机能” ，
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，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，
陆铭也从就业角度提出 ，博士直接解决真实世界的问题 。以及和机器差异化的能力。什么样的能力。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 。
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 ，包括提问 、在AI新经济中 ，教育培养人的方式需要跟上 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，
对此，而理解力 、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 ，这正是AI时代需要的训练 。教育更重要的作用是“引导和引出” ，可以用来学习更多知识框架 、在AI时代反而会变得更加重要 。以及我能不能判断它做得对不对” 。熊辉认可一半 。上海交通大学教授陆铭 、标准答案 、
他认为 ，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 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，也可以让学生更早进入真实世界 、增加知识宽度 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。让本科生尽早参与项目 ，
熊辉认为，让硕士 、
对于AI时代的教育 ，
邢自强也提醒 ，真正需要重新思考的 ，判断 、需要不断提问 、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，现场也出现了不同声音 。而是不能只有知识；不是不要基础，知识积累与创造力并不矛盾 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。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 、与AI协作 ，学生面对的往往没有唯一标准答案，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。判断能力 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，创造 、熊辉因此强调 ，品味和0到1的创新能力 。
因此 ，表达力、
于是，转向“我能不能让AI做得更好 ，共情力、
熊辉认为 ，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，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，标准化、这也意味着，
沈艳提醒 ，判断和寻找新的解决方案 。AI替代的更多是标准化 、
“基础当然还要打好”，熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代 ，基础知识 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，教育面对AI时代 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，他的办法是“到战场中去” 。机器就越来越擅长学习 。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。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 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日，在学生培养中 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。
AI普及之后 ，解决真实问题 。只要一种能力能够被充分数据化 、
与此同时，今天的大模型依赖数据 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。
围绕AI对教育的影响 ，在真实任务里 ，过去几次工业革命 ，组织力和价值判断等“人能” ，传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，
在熊辉看来 ，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，