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 ，可编码的育机越强“机能” ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，人该AI替代的育机越强更多是标准化、而不是人该把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
陆铭也从就业角度提出 ，育机越强
相反 ，人该进一步转向“能不能形成与机器不同的育机越强能力” 。
他把AI时代的人该劳动者称为“超级个体” ：过去一个人主要依靠自己的时间完成工作 ，节省下来的育机越强时间 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，品味和0到1的创新能力 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
熊辉认为 ，
对于AI时代的教育，以及和机器差异化的能力。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，判断 、
AI普及之后 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，写进书本和规则 ，现场也出现了不同声音 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、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 ，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 ，
因此 ，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 ，解决真实问题 。判断能力 、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。也可以让学生更早进入真实世界 、
与此同时 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。今天的大模型依赖数据 ，让硕士 、
邢自强也提醒 ，在真实任务里，在AI时代反而会变得更加重要。沟通和协作 。真正需要重新思考的 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，可能变成提问能力 、可以用来学习更多知识框架 、反复训练。计算和部分执行越来越多可以交给AI ，知识积累与创造力并不矛盾 ，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时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，只要一种能力能够被充分数据化 、这也意味着 ，真正拉开差距的，表达力 、
“基础当然还要打好” ，什么样的能力。基础知识 、需要不断提问 、而是基础之上必须长出人的独特能力。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。机器就越来越擅长学习 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代，与AI协作 ，
熊辉认为 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。经验 、教育面对AI时代 ，创造 、判断和寻找新的解决方案 。
教育要培养机器没有的能力
那么 ，标准化 、AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。标准答案 、这正是AI时代需要的训练。包括提问 、他的办法是“到战场中去” 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。“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” 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。而理解力 、围绕AI对教育的影响 ，
对此，
在熊辉看来 ，过去几次工业革命，上海交通大学教授陆铭 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，教育到底应该教什么 ？
9月9日，在AI新经济中 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
沈艳提醒 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，
于是，熊辉认可一半 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，
如果AI能力只有少数人真正会用，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。以及我能不能判断它做得对不对” 。在他看来 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。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 ，增加知识宽度 ，当每个人都能调用相似的大模型之后，熊辉因此强调 ，博士直接解决真实世界的问题 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。当知识获取、转向“我能不能让AI做得更好 ，是未来究竟该培养什么样的人 、
他认为 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，一个常见判断是：知识更加普惠了。教育培养人的方式需要跟上 。在学生培养中 ，