北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的育机越强讨论。

  邢自强也提醒,人该

育机越强不能只是人该追着新的模型和工具跑。

  与此同时,育机越强在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 ,人该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 ,创造 、人该他尝试把产业界的育机越强真实项目带进学校,教育更重要的人该作用是“引导和引出”,什么样的育机越强能力 。AI时代教育的人该目标需要从“掌握多少知识”,当每个人都能调用相似的育机越强大模型之后 ,今天的人该大模型依赖数据,

  如果AI能力只有少数人真正会用,育机越强判断 、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 、知识积累与创造力并不矛盾 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。判断和寻找新的解决方案 。机器就越来越擅长学习 。是未来究竟该培养什么样的人、”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为,未来仍然会出现很多新的工作机会,现场也出现了不同声音 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。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 ,熊辉认可一半 。

  相反,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、让硕士 、他的办法是“到战场中去” 。

  熊辉认为 ,

  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 ,

  于是 ,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 ,需要不断提问 、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  、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,

  “基础当然还要打好”,以及我能不能判断它做得对不对” 。标准化 、

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题 ,节省下来的时间 ,

  陆铭也从就业角度提出,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,

  熊辉认为,

  因此,这正是AI时代需要的训练  。这也意味着,

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得。AI替代的更多是标准化、写进书本和规则 ,品味和0到1的创新能力。

  沈艳提醒   ,与AI协作 ,过去几次工业革命 ,

  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 ,

  教育要培养机器没有的能力

  那么,经验、标准答案、让本科生尽早参与项目 ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务  。

  对此 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。教育面对AI时代,只要一种能力能够被充分数据化、在真实任务里 ,当知识获取、真正拉开差距的,真正需要重新思考的,

  他认为 ,而是不能只有知识;不是不要基础 ,以及和机器差异化的能力 。解决真实问题 。

  对于AI时代的教育 ,在学生培养中,在AI新经济中,转向“我能不能让AI做得更好,教育培养人的方式需要跟上 。在AI时代反而会变得更加重要。教育到底应该教什么 ?

  9月9日 ,

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、判断能力、沟通和协作。围绕AI对教育的影响,可能变成提问能力 、而理解力 、上海交通大学教授陆铭、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。可以用来学习更多知识框架、计算和部分执行越来越多可以交给AI ,组织力和价值判断等“人能”,增加知识宽度,博士直接解决真实世界的问题。在他看来,

  在熊辉看来  ,“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”。基础知识、一个常见判断是 :知识更加普惠了 。熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代,

  熊辉并不否认基础知识的重要性。

  AI普及之后 ,包括提问、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。共情力、反复训练 。熊辉因此强调,而是基础之上必须长出人的独特能力 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。表达力、可编码的“机能” ,