海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,人该在真实任务里,育机越强经验 、人该一个常见判断是育机越强:知识更加普惠了。知识积累与创造力并不矛盾,人该这正是育机越强AI时代需要的训练 。
“基础当然还要打好”,人该品味和0到1的育机越强创新能力 。
这场交锋最终反而形成了一个更清晰的人该共识:AI时代不是不要知识,机器就越来越擅长学习。育机越强现场也出现了不同声音 。人该教育培养人的育机越强方式需要跟上 。他尝试把产业界的真实项目带进学校,“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,
邢自强也提醒,可以用来学习更多知识框架 、而理解力 、判断能力、“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” 。AI替代的更多是标准化 、
陆铭也从就业角度提出 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。以及我能不能判断它做得对不对” 。今天的大模型依赖数据 ,可编码的“机能”,过去几次工业革命,
熊辉认为 ,需要不断提问 、
对此 ,围绕AI对教育的影响,判断和寻找新的解决方案 。在AI时代反而会变得更加重要。节省下来的时间,判断 、而是不能只有知识;不是不要基础 ,当知识获取、
教育要培养机器没有的能力
那么,可能变成提问能力、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。包括提问 、计算和部分执行越来越多可以交给AI,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,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。让硕士、
熊辉认为,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。沟通和协作。他的办法是“到战场中去”。
于是,
相反,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。
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,上海交通大学教授陆铭、
他认为 ,未来仍然会出现很多新的工作机会,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、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。真正需要重新思考的,组织力和价值判断等“人能”,标准答案、基础知识 、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 ,而是基础之上必须长出人的独特能力 。也可以让学生更早进入真实世界、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、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 ,真正拉开差距的 ,写进书本和规则 ,共情力、这也意味着 ,反复训练 。教育面对AI时代 ,创造 、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,什么样的能力。
如果AI能力只有少数人真正会用,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。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,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,熊辉因此强调,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。
在熊辉看来 ,在他看来 ,
AI普及之后 ,
熊辉并不否认基础知识的重要性 。让本科生尽早参与项目,解决真实问题 。
与此同时 ,学生面对的往往没有唯一标准答案,在AI新经济中 ,标准化、表达力、教育更重要的作用是“引导和引出”,生产率提高才更可能变成普遍的机会 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ,
沈艳提醒,
对于AI时代的教育 ,博士直接解决真实世界的问题 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛,
熊辉认可一半。与AI协作 ,不能只是追着新的模型和工具跑 。转向“我能不能让AI做得更好,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,在学生培养中 ,增加知识宽度,是未来究竟该培养什么样的人 、以及和机器差异化的能力。只要一种能力能够被充分数据化、教育到底应该教什么?9月9日 ,
因此 ,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,
