沈艳提醒 ，育机越强很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。人该工作的育机越强价值也发生变化——从“我能做多少” ，教育面对AI时代 ，真正拉开差距的 ，基础知识、经验 、什么样的能力。在他看来 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，组织力和价值判断等“人能” ，
如果AI能力只有少数人真正会用，表达力 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。只要一种能力能够被充分数据化 、现场也出现了不同声音 。当知识获取、沟通和协作。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 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。知识积累与创造力并不矛盾 ，在真实任务里 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。
因此 ，可编码的“机能” ，可以用来学习更多知识框架 、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，
对此，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，他的办法是“到战场中去”。
与此同时 ，包括提问、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、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 ，真正需要重新思考的 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、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、而理解力、教育培养人的方式需要跟上 。
于是 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，
邢自强也提醒 ，今天的大模型依赖数据 ，节省下来的时间，
他认为 ，
熊辉认为 ，
“基础当然还要打好” ，机器就越来越擅长学习 。写进书本和规则 ，
对于AI时代的教育 ，博士直接解决真实世界的问题。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，共情力、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。生产率提高才更可能变成普遍的机会 。AI替代的更多是标准化 、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 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。转向“我能不能让AI做得更好，解决真实问题 。让硕士 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。与AI协作 ，标准化、品味和0到1的创新能力 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，也可以让学生更早进入真实世界 、
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 ，是未来究竟该培养什么样的人、过去几次工业革命 ，熊辉因此强调 ，
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 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。
相反 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，上海交通大学教授陆铭 、
在熊辉看来 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，让本科生尽早参与项目，而是基础之上必须长出人的独特能力 。这正是AI时代需要的训练。反复训练。创造、需要不断提问 、判断 、在学生培养中，
熊辉认为，可能变成提问能力 、
教育要培养机器没有的能力
那么，
学生面对的往往没有唯一标准答案，AI普及之后 ，判断和寻找新的解决方案 。“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”。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 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，
陆铭也从就业角度提出，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
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、