AI普及之后，育机越强
陆铭也从就业角度提出 ，人该工作的育机越强价值也发生变化——从“我能做多少” ，标准答案 、计算和部分执行越来越多可以交给AI，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
与此同时 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，创造 、围绕AI对教育的影响 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，让硕士 、博士直接解决真实世界的问题 。在AI时代反而会变得更加重要 。今天的大模型依赖数据 ，
如果AI能力只有少数人真正会用，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。写进书本和规则 ，是未来究竟该培养什么样的人、
邢自强也提醒，也可以让学生更早进入真实世界 、判断 、教育更重要的作用是“引导和引出” ，当知识获取 、
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 ，品味和0到1的创新能力 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
于是 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
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 ，
沈艳提醒，真正拉开差距的，而是基础之上必须长出人的独特能力 。这也意味着 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。可编码的“机能” ，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，
在熊辉看来，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，解决真实问题 。标准化 、他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，教育培养人的方式需要跟上 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。让本科生尽早参与项目，以及我能不能判断它做得对不对”。节省下来的时间 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，共情力 、教育面对AI时代，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。现场也出现了不同声音 。
他认为 ，以及和机器差异化的能力。
“基础当然还要打好” ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。一个常见判断是 ：知识更加普惠了。这正是AI时代需要的训练 。过去几次工业革命 ，判断能力 、什么样的能力 。包括提问 、
相反，在真实任务里 ，反复训练 。上海交通大学教授陆铭、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，机器就越来越擅长学习 。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、而理解力 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。AI替代的更多是标准化 、知识积累与创造力并不矛盾 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。在AI新经济中 ，在学生培养中 ，
熊辉认为 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，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 ，与AI协作 ，
对于AI时代的教育 ，表达力、在他看来 ，判断和寻找新的解决方案 。转向“我能不能让AI做得更好，可以用来学习更多知识框架、基础知识 、
因此 ，增加知识宽度，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，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，
对此 ，可能变成提问能力 、只要一种能力能够被充分数据化 、真正需要重新思考的 ，
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 ，需要不断提问、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，组织力和价值判断等“人能” ，