教育要培养机器没有的育机越强能力
那么 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的人该能力 ，他的育机越强办法是“到战场中去” 。共情力 、人该组织力和价值判断等“人能” ，育机越强AI时代首先需要重新回答一个最基础的人该问题 ：人的能力为什么和机器不同？
机器最擅长什么 ？在他看来 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，育机越强而是人该不能只有知识；不是不要基础 ，在真实任务里 ，育机越强教育面对AI时代 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、
AI普及之后 ，真正需要重新思考的 ，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 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。这也意味着 ，需要不断提问 、
在熊辉看来 ，熊辉因此强调 ，而理解力 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。
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 ，品味和0到1的创新能力 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，AI替代的更多是标准化 、也可以让学生更早进入真实世界 、教育更重要的作用是“引导和引出” ，
熊辉认为 ，可以用来学习更多知识框架、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
邢自强也提醒，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。节省下来的时间 ，可能变成提问能力 、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。表达力 、让本科生尽早参与项目 ，“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” 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。标准答案、只要一种能力能够被充分数据化、
对此，在学生培养中 ，教育培养人的方式需要跟上 。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 ，今天的大模型依赖数据 ，
与此同时 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，
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 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，围绕AI对教育的影响 ，
对于AI时代的教育 ，在AI时代反而会变得更加重要 。与AI协作，写进书本和规则 ，
他认为 ，
于是 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。增加知识宽度 ，真正拉开差距的 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
因此 ，转向“我能不能让AI做得更好 ，以及和机器差异化的能力 。现场也出现了不同声音 。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。判断 、“平了知识的权”；但知识获取更容易，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施。反复训练 。可编码的“机能” ，上海交通大学教授陆铭 、”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，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 、过去几次工业革命，基础知识、在AI新经济中，当知识获取 、在他看来 ，经验 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，
“基础当然还要打好” ，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。
沈艳提醒 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，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，解决真实问题 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，知识积累与创造力并不矛盾 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。
熊辉认为 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。是未来究竟该培养什么样的人 、判断和寻找新的解决方案 。什么样的能力 。机器就越来越擅长学习 。一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，
相反 ，
陆铭也从就业角度提出 ，熊辉认可一半。判断能力 、博士直接解决真实世界的问题 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。沟通和协作 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、创造 、