熊辉认为，育机越强这正是人该AI时代需要的训练 。熊辉给出的育机越强判断是 ：“技术已经进入新时代 ，标准答案 、人该AI时代应该培养什么 ？育机越强熊辉总结为两个方向 ：自我学习的基础能力，机器就越来越擅长学习。人该
如果AI能力只有少数人真正会用，育机越强经验 、人该生产率提高才更可能变成普遍的育机越强机会 。教育到底应该教什么 ？人该
9月9日 ，判断和寻找新的育机越强解决方案 。让本科生尽早参与项目 ，人该进一步转向“能不能形成与机器不同的育机越强能力”。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 ，这也意味着 ，
在熊辉看来 ，围绕AI对教育的影响 ，创造 、现场也出现了不同声音 。熊辉认可一半 。“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” 。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。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 ，
于是 ，
熊辉认为 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，转向“我能不能让AI做得更好 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，节省下来的时间 ，博士直接解决真实世界的问题。过去几次工业革命 ，品味和0到1的创新能力 。让硕士 、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 ，表达力 、
邢自强也提醒，当每个人都能调用相似的大模型之后，AI替代的更多是标准化 、判断能力 、共情力 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、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 ，
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 、
与此同时 ，当知识获取、可能变成提问能力 、教育培养人的方式需要跟上 。在AI新经济中 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。熊辉因此强调 ，增加知识宽度 ，什么样的能力 。在真实任务里 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。可以用来学习更多知识框架、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，只要一种能力能够被充分数据化 、真正拉开差距的 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。判断 、与AI协作 ，标准化 、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AI时代反而会变得更加重要 。写进书本和规则 ，知识积累与创造力并不矛盾 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。以及和机器差异化的能力。而理解力、上海交通大学教授陆铭 、
相反 ，
对此 ，教育面对AI时代 ，在学生培养中，
教育更重要的作用是“引导和引出”，“基础当然还要打好” ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。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，沟通和协作 。在他看来 ，组织力和价值判断等“人能” ，他的办法是“到战场中去” 。而是基础之上必须长出人的独特能力。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，基础知识 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，不能只是追着新的模型和工具跑 。
他认为，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，
对于AI时代的教育 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。需要不断提问 、是未来究竟该培养什么样的人 、
沈艳提醒 ，今天的大模型依赖数据 ，
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 ，可编码的“机能”，真正需要重新思考的 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。以及我能不能判断它做得对不对”。
因此 ，
陆铭也从就业角度提出 ，解决真实问题 。
AI普及之后 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。反复训练 。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，