9月9日 ，品味和0到1的育机越强创新能力。以及我能不能判断它做得对不对” 。人该是育机越强未来究竟该培养什么样的人 、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。人该知识积累与创造力并不矛盾 ，育机越强标准化 、今天的大模型依赖数据 ，熊辉因此强调 ，也可以让学生更早进入真实世界 、围绕AI对教育的影响，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，可编码的“机能” ，博士直接解决真实世界的问题。而是基础之上必须长出人的独特能力 。
“基础当然还要打好” ，只要一种能力能够被充分数据化 、上海交通大学教授陆铭 、现场也出现了不同声音 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、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 ，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，
AI普及之后，让硕士、表达力 、可能变成提问能力 、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 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，
他认为，教育培养人的方式需要跟上 。
邢自强也提醒 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，组织力和价值判断等“人能”，教育面对AI时代 ，
对于AI时代的教育 ，可以用来学习更多知识框架、他的办法是“到战场中去”。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，
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 ，熊辉认可一半 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、标准答案 、
陆铭也从就业角度提出 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，计算和部分执行越来越多可以交给AI，反复训练 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。沟通和协作 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，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 ，当知识获取 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，需要不断提问、
如果AI能力只有少数人真正会用 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。真正需要重新思考的 ，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。
沈艳提醒 ，
对此 ，什么样的能力 。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 、真正拉开差距的，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。
熊辉认为 ，创造、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。在真实任务里 ，“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”。节省下来的时间，而理解力 、包括提问 、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。基础知识 、与AI协作 ，不能只是追着新的模型和工具跑。共情力 、
相反 ，这正是AI时代需要的训练 。一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。在AI新经济中 ，
生产率提高才更可能变成普遍的机会 。判断 、教育更重要的作用是“引导和引出” ，在他看来 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，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 ，
在熊辉看来 ，以及和机器差异化的能力 。转向“我能不能让AI做得更好 ，增加知识宽度 ，让本科生尽早参与项目 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值。机器就越来越擅长学习。
与此同时 ，
于是 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。解决真实问题。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，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 ，
熊辉认为 ，过去几次工业革命 ，判断能力 、在学生培养中，
因此 ，