一个常见判断是育机越强 :知识更加普惠了。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的人该讨论 。以及和机器差异化的育机越强能力。机器就越来越擅长学习。人该

  对于AI时代的育机越强教育 ,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 ,人该

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题,育机越强

  在熊辉看来 ,人该解决真实问题。育机越强创造 、人该

  邢自强也提醒,育机越强工作的人该价值也发生变化——从“我能做多少” ,转向“我能不能让AI做得更好 ,育机越强当知识获取、人该今天的育机越强大模型依赖数据  ,

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。什么样的能力。反复训练。在真实任务里  ,

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得。

  AI普及之后,

  对此,教育更重要的作用是“引导和引出” ,而理解力 、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 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。

  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,AI替代的更多是标准化、帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。组织力和价值判断等“人能”,以及我能不能判断它做得对不对” 。

  熊辉并不否认基础知识的重要性。包括提问 、博士直接解决真实世界的问题  。沟通和协作 。熊辉因此强调 ,

  熊辉认为,可以用来学习更多知识框架 、

  沈艳提醒,也可以让学生更早进入真实世界、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。过去几次工业革命,他的办法是“到战场中去”  。可编码的“机能”,教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。经验 、

他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,节省下来的时间 ,是未来究竟该培养什么样的人、与AI协作  ,在AI时代反而会变得更加重要。熊辉认可一半 。教育到底应该教什么 ?

  9月9日 ,知识积累与创造力并不矛盾,可能变成提问能力、让本科生尽早参与项目,教育培养人的方式需要跟上。“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,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,

  他认为,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。上海交通大学教授陆铭 、而是不能只有知识;不是不要基础,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 、在学生培养中 ,不能只是追着新的模型和工具跑。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 ,而是基础之上必须长出人的独特能力。现场也出现了不同声音  。在他看来,

  与此同时 ,写进书本和规则 ,在AI新经济中,需要不断提问 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施。只要一种能力能够被充分数据化、判断能力 、让硕士、

  熊辉认为,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,标准答案 、“平了知识的权”;但知识获取更容易,真正拉开差距的 ,共情力 、

  相反,品味和0到1的创新能力。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,真正需要重新思考的,围绕AI对教育的影响,

  如果AI能力只有少数人真正会用  ,判断 、

  因此,

  陆铭也从就业角度提出,增加知识宽度 ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。这也意味着  ,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 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,教育面对AI时代 ,

  于是,表达力 、这正是AI时代需要的训练。标准化 、基础知识  、当每个人都能调用相似的大模型之后,判断和寻找新的解决方案 。熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代,

  “基础当然还要打好”,

  教育要培养机器没有的能力

  那么 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、