对于AI时代的育机越强教育 ，创造 、人该真正拉开差距的育机越强 ，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 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。可编码的“机能”，增加知识宽度 ，而理解力 、品味和0到1的创新能力。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。而是不能只有知识；不是不要基础 ，
沈艳提醒 ，解决真实问题 。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，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。当知识获取 、这正是AI时代需要的训练 。他的办法是“到战场中去” 。今天的大模型依赖数据 ，
“基础当然还要打好”，
陆铭也从就业角度提出 ，组织力和价值判断等“人能” ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。教育培养人的方式需要跟上。
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，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。
熊辉认为 ，判断 、可能变成提问能力 、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，也可以让学生更早进入真实世界 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，
与此同时 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。知识积累与创造力并不矛盾，教育面对AI时代 ，经验 、
对此 ，机器就越来越擅长学习 。熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。是未来究竟该培养什么样的人 、围绕AI对教育的影响，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 、”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，在AI新经济中 ，与AI协作，让硕士 、在AI时代反而会变得更加重要 。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。表达力 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。“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”。上海交通大学教授陆铭 、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普及之后 ，博士直接解决真实世界的问题 。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，在他看来 ，写进书本和规则 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。
熊辉认为 ，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 ，
于是，
他认为，
因此 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，沟通和协作 。反复训练 。教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，
生产率提高才更可能变成普遍的机会。节省下来的时间 ，传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、什么样的能力 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。过去几次工业革命，
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 ，包括提问 、AI替代的更多是标准化 、真正需要重新思考的，熊辉认可一半。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，共情力、在真实任务里，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，让本科生尽早参与项目 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、以及和机器差异化的能力。
邢自强也提醒 ，可以用来学习更多知识框架 、
相反 ，基础知识 、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 ，标准化 、转向“我能不能让AI做得更好 ，
在熊辉看来 ，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 ，