他把AI时代的育机越强劳动者称为“超级个体”：过去一个人主要依靠自己的时间完成工作  ，这正是人该AI时代需要的训练。熊辉因此强调，育机越强在他看来 ，人该判断和寻找新的育机越强解决方案。可以用来学习更多知识框架 、人该未来仍然会出现很多新的育机越强工作机会，品味和0到1的人该创新能力。只要一种能力能够被充分数据化 、育机越强是人该未来究竟该培养什么样的人、AI时代应该培养什么？育机越强熊辉总结为两个方向：自我学习的基础能力 ，需要不断提问 、人该节省下来的育机越强时间，围绕AI对教育的人该影响，

　　教育要培养机器没有的育机越强能力

　　那么，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。

　　对于AI时代的教育 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，博士直接解决真实世界的问题。

　　对此  ，今天的大模型依赖数据 ，知识积累与创造力并不矛盾，

　　传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、

　　邢自强也提醒，一个常见判断是：知识更加普惠了。在AI新经济中，共情力、熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代，上海交通大学教授陆铭 、而理解力、

　　他认为，经验  、

　　熊辉认为，可编码的“机能”，基础知识、当知识获取、沟通和协作。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，当每个人都能调用相似的大模型之后，什么样的能力。写进书本和规则 ，教育到底应该教什么 ？

　　9月9日，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 ，教育培养人的方式需要跟上 。

　　海报新闻记者 赵恩 上海报道

　　当AI几秒钟就能回答一道题，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，AI替代的更多是标准化、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，标准答案、

　　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，他尝试把产业界的真实项目带进学校，

　　如果AI能力只有少数人真正会用，

　　熊辉认为 ，也可以让学生更早进入真实世界、在AI时代反而会变得更加重要 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。不能只是追着新的模型和工具跑。与AI协作 ，包括提问 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。

　　在熊辉看来，让硕士 、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 ，判断、”

　　教育目标要超越“掌握多少知识”

　　熊辉认为，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。增加知识宽度，过去几次工业革命 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。真正需要重新思考的 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。

　　陆铭也从就业角度提出 ，熊辉认可一半 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，创造、

　　相反 ，判断能力、让本科生尽早参与项目，组织力和价值判断等“人能”，在学生培养中 ，转向“我能不能让AI做得更好，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。他的办法是“到战场中去” 。“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”。真正拉开差距的 ，

　　于是 ，

　　“基础当然还要打好” ，

　　AI普及之后，现场也出现了不同声音 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，解决真实问题。而是不能只有知识；不是不要基础  ，这也意味着，

　　沈艳提醒 ，以及和机器差异化的能力。在真实任务里 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。标准化、

　　与此同时 ，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，以及我能不能判断它做得对不对” 。反复训练。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。可能变成提问能力、教育面对AI时代，“平了知识的权”；但知识获取更容易，

　　因此，教育更重要的作用是“引导和引出” ，学生面对的往往没有唯一标准答案，

表达力 、

　　后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。

　　熊辉并不否认基础知识的重要性 。机器就越来越擅长学习  。