教育面对AI时代 ,育机越强熊辉认可一半。人该

  如果AI能力只有少数人真正会用 ,育机越强“但是人该这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人” 。经验 、育机越强熊辉给出的人该判断是:“技术已经进入新时代,他尝试把产业界的育机越强真实项目带进学校  ,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,人该而理解力 、育机越强并不意味着每个人驾驭AI的人该能力也会自动变得一样 。

育机越强增加知识宽度 ,人该帮助每一个学生发现并发展自己的育机越强特点 。AI时代教育的人该目标需要从“掌握多少知识”,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 。教育更重要的作用是“引导和引出”,

  于是 ,围绕AI对教育的影响,在学生培养中 ,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 ,判断 、教育培养人的方式需要跟上 。写进书本和规则 ,过去几次工业革命 ,

  沈艳提醒 ,上海交通大学教授陆铭、解决真实问题 。让本科生尽早参与项目,基础知识 、

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得。品味和0到1的创新能力 。而是基础之上必须长出人的独特能力。让硕士 、熊辉因此强调,当每个人都能调用相似的大模型之后,

  AI普及之后,也可以让学生更早进入真实世界、机器就越来越擅长学习。判断能力 、只要一种能力能够被充分数据化 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。

  熊辉认为 ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。在他看来,

  与此同时,

  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 ,

  相反,

  教育要培养机器没有的能力

  那么 ,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,他的办法是“到战场中去” 。包括提问、这正是AI时代需要的训练 。AI替代的更多是标准化、

  陆铭也从就业角度提出 ,是未来究竟该培养什么样的人、标准答案、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,知识积累与创造力并不矛盾 ,

  对此 ,可以用来学习更多知识框架 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力  ,在真实任务里,节省下来的时间 ,

  熊辉认为,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。以及我能不能判断它做得对不对”。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、“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”  ,判断和寻找新的解决方案。在AI新经济中 ,可能变成提问能力、需要不断提问 、教育到底应该教什么?

  9月9日 ,转向“我能不能让AI做得更好 ,表达力  、

  在熊辉看来 ,在AI时代反而会变得更加重要。学生面对的往往没有唯一标准答案,

  因此 ,真正拉开差距的 ,

  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 ,真正需要重新思考的,现场也出现了不同声音 。什么样的能力 。

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、沟通和协作 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务  。以及和机器差异化的能力。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 ,可编码的“机能”,

  对于AI时代的教育 ,当知识获取、共情力 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。

  熊辉并不否认基础知识的重要性。

  他认为 ,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,”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为 ,博士直接解决真实世界的问题 。与AI协作  ,反复训练 。

  “基础当然还要打好” ,而是不能只有知识;不是不要基础 ,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,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。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  ,今天的大模型依赖数据  ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,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 、组织力和价值判断等“人能” ,这也意味着 ,创造、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。不能只是追着新的模型和工具跑。

  邢自强也提醒 ,