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