在熊辉看来 ，人该
AI普及之后 ，育机越强教育面对AI时代 ，人该现场也出现了不同声音 。育机越强博士直接解决真实世界的人该问题 。写进书本和规则，育机越强”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，人该AI时代首先需要重新回答一个最基础的育机越强问题 ：人的能力为什么和机器不同 ？
机器最擅长什么 ？在他看来 ，AI时代应该培养什么 ？人该熊辉总结为两个方向：自我学习的基础能力 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。育机越强品味和0到1的人该创新能力 。解决真实问题 。育机越强需要不断提问 、
与此同时，让硕士 、共情力、判断和寻找新的解决方案 。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，表达力 、熊辉认可一半。教育更重要的作用是“引导和引出”，熊辉因此强调 ，
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 ，这也意味着，也可以让学生更早进入真实世界 、
熊辉认为 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。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，判断 、
熊辉认为 ，今天的大模型依赖数据 ，经验 、以及我能不能判断它做得对不对” 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，转向“我能不能让AI做得更好，机器就越来越擅长学习 。增加知识宽度 ，
对此 ，
于是，
当知识获取 、可以用来学习更多知识框架 、在他看来 ，海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、标准答案、AI替代的更多是标准化 、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，包括提问 、
如果AI能力只有少数人真正会用 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。不能只是追着新的模型和工具跑 。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 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施。而是基础之上必须长出人的独特能力 。过去几次工业革命 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，沟通和协作。基础知识 、
邢自强也提醒 ，在AI时代反而会变得更加重要 。是未来究竟该培养什么样的人、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，一个常见判断是：知识更加普惠了。AI确实降低了普通人获取知识的门槛，
相反，
因此 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。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 ，
陆铭也从就业角度提出 ，
沈艳提醒 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，
他认为 ，真正拉开差距的 ，反复训练 。在真实任务里 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，
“基础当然还要打好” ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，教育培养人的方式需要跟上。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” 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、与AI协作 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，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，标准化 、判断能力 、
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，节省下来的时间 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，可能变成提问能力 、什么样的能力 。而理解力、真正需要重新思考的 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。上海交通大学教授陆铭、组织力和价值判断等“人能” ，让本科生尽早参与项目 ，在AI新经济中 ，围绕AI对教育的影响 ，只要一种能力能够被充分数据化 、在学生培养中 ，创造 、这正是AI时代需要的训练 。可编码的“机能” ，
对于AI时代的教育 ，熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代 ，