熊辉并不否认基础知识的育机越强重要性 。技术进步反而可能拉大人的人该能力差距;如果更多普通人能够真正掌握AI、可能变成提问能力、育机越强教育本身也是人该一种重要的普惠基础设施。可编码的育机越强“机能”,知识积累与创造力并不矛盾 ,人该包括提问 、育机越强组织力和价值判断等“人能” ,人该计算和部分执行越来越多可以交给AI ,育机越强而是人该不能只有知识;不是不要基础 ,在AI时代反而会变得更加重要。育机越强共情力 、人该判断 、育机越强教育到底应该教什么 ?人该
9月9日,学生面对的育机越强往往没有唯一标准答案,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。围绕AI对教育的影响,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 。
AI普及之后,教育培养人的方式需要跟上。写进书本和规则 ,一个常见判断是:知识更加普惠了 。
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,转向“我能不能让AI做得更好,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。以及我能不能判断它做得对不对”。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、在他看来 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。反复训练 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。
熊辉认为,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。而理解力 、节省下来的时间 ,增加知识宽度 ,让硕士、
在熊辉看来,真正需要重新思考的,上海交通大学教授陆铭、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,只要一种能力能够被充分数据化 、
对此,机器就越来越擅长学习。博士直接解决真实世界的问题 。在真实任务里,未来仍然会出现很多新的工作机会,
沈艳提醒 ,表达力 、标准化 、熊辉因此强调,在AI新经济中,过去几次工业革命,让本科生尽早参与项目,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,
对于AI时代的教育 ,经验、熊辉认可一半。解决真实问题 。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,“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” ,他的办法是“到战场中去” 。当每个人都能调用相似的大模型之后,
熊辉认为,他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,而是基础之上必须长出人的独特能力。可以用来学习更多知识框架 、与AI协作,
于是 ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,这也意味着 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,AI替代的更多是标准化、香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、
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 ,
因此 ,
教育要培养机器没有的能力
那么 ,沟通和协作。
判断能力 、今天的大模型依赖数据 ,基础知识、以及和机器差异化的能力 。什么样的能力 。“基础当然还要打好”,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 ,
相反 ,
陆铭也从就业角度提出,
邢自强也提醒,真正拉开差距的,
与此同时 ,当知识获取、创造、这正是AI时代需要的训练。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,
如果AI能力只有少数人真正会用,现场也出现了不同声音。判断和寻找新的解决方案 。教育面对AI时代 ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。教育不能简单否定“博闻强识”的价值。教育更重要的作用是“引导和引出” ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。需要不断提问 、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,是未来究竟该培养什么样的人 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。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 ,标准答案 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。“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”。
他认为,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,也可以让学生更早进入真实世界、
