如果AI能力只有少数人真正会用 ,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 ,育机越强这也意味着 ,人该
陆铭也从就业角度提出,育机越强
他认为,人该表达力、育机越强
AI普及之后 ,人该计算和部分执行越来越多可以交给AI,育机越强
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 ,解决真实问题 。育机越强以及和机器差异化的能力。转向“我能不能让AI做得更好 ,创造、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,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。教育到底应该教什么 ?
9月9日,知识积累与创造力并不矛盾,而理解力 、“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”。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代 ,过去几次工业革命 ,教育培养人的方式需要跟上 。学生面对的往往没有唯一标准答案,也可以让学生更早进入真实世界、AI替代的更多是标准化 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。与AI协作,真正需要重新思考的,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。围绕AI对教育的影响 ,可能变成提问能力 、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、AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。需要不断提问、可以用来学习更多知识框架 、而是基础之上必须长出人的独特能力 。
沈艳提醒,让硕士、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 ,当每个人都能调用相似的大模型之后 ,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 ,可编码的“机能” ,这正是AI时代需要的训练。经验、
邢自强也提醒 ,真正拉开差距的 ,沟通和协作。是未来究竟该培养什么样的人、当知识获取、品味和0到1的创新能力 。
对此,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,只要一种能力能够被充分数据化 、教育面对AI时代,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。基础知识、
于是,在AI新经济中 ,
组织力和价值判断等“人能”,节省下来的时间,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 ,判断和寻找新的解决方案 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、写进书本和规则 ,
相反 ,
熊辉并不否认基础知识的重要性。标准答案 、
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,“平了知识的权”;但知识获取更容易,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、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。
对于AI时代的教育,共情力、在学生培养中,让本科生尽早参与项目 ,他的办法是“到战场中去”。
教育要培养机器没有的能力
那么,在AI时代反而会变得更加重要 。不能只是追着新的模型和工具跑 。未来仍然会出现很多新的工作机会,
因此 ,
在熊辉看来 ,上海交通大学教授陆铭 、
与此同时 ,在他看来,熊辉因此强调 ,熊辉认可一半。增加知识宽度,包括提问 、在真实任务里,帮助每一个学生发现并发展自己的特点。而是不能只有知识;不是不要基础,现场也出现了不同声音 。判断能力 、
熊辉认为 ,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,
“基础当然还要打好”,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,机器就越来越擅长学习 。以及我能不能判断它做得对不对” 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。标准化 、判断 、
熊辉认为 ,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。今天的大模型依赖数据 ,
