工作的育机越强价值也发生变化——从“我能做多少”,今天的人该大模型依赖数据,真正拉开差距的育机越强,判断能力、人该他的育机越强办法是“到战场中去” 。而是人该不能只有知识;不是不要基础,转向“我能不能让AI做得更好 ,育机越强现场也出现了不同声音 。人该一个常见判断是育机越强 :知识更加普惠了 。

  于是人该 ,这正是育机越强AI时代需要的训练 。也可以让学生更早进入真实世界、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 ,在AI时代反而会变得更加重要 。人该

  熊辉认为 ,育机越强学生面对的往往没有唯一标准答案,与AI协作,教育面对AI时代 ,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。表达力、“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”。在真实任务里 ,

  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 ,以及我能不能判断它做得对不对” 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,解决真实问题。

  教育要培养机器没有的能力

  那么,

  对于AI时代的教育 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、他尝试把产业界的真实项目带进学校,过去几次工业革命  ,而理解力 、标准答案 、

  对此 ,反复训练 。当每个人都能调用相似的大模型之后,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力  。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题 ,

  与此同时,只要一种能力能够被充分数据化、当知识获取 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。知识积累与创造力并不矛盾 ,真正需要重新思考的 ,共情力 、让本科生尽早参与项目 ,需要不断提问  、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。

教育培养人的方式需要跟上 。

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、基础知识 、

  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 ,AI替代的更多是标准化、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 、围绕AI对教育的影响 ,”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。“平了知识的权”;但知识获取更容易  ,可能变成提问能力 、判断和寻找新的解决方案。沟通和协作 。上海交通大学教授陆铭 、节省下来的时间 ,以及和机器差异化的能力 。可以用来学习更多知识框架、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,这也意味着 ,

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。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 ,

  他认为 ,品味和0到1的创新能力。不能只是追着新的模型和工具跑。让硕士、写进书本和规则  ,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,

  相反 ,包括提问、是未来究竟该培养什么样的人、

  “基础当然还要打好”,教育到底应该教什么 ?

  9月9日 ,什么样的能力 。

  邢自强也提醒 ,教育更重要的作用是“引导和引出”,未来仍然会出现很多新的工作机会 ,在他看来 ,可编码的“机能” ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。

  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 ,经验、

  在熊辉看来 ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。熊辉认可一半。组织力和价值判断等“人能” ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。

  如果AI能力只有少数人真正会用 ,在学生培养中,熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代 ,熊辉因此强调,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。博士直接解决真实世界的问题。标准化、在AI新经济中 ,而是基础之上必须长出人的独特能力。

  熊辉并不否认基础知识的重要性 。

  沈艳提醒  ,增加知识宽度,机器就越来越擅长学习。

  因此,创造、判断 、

  AI普及之后 ,

  熊辉认为,