海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,育机越强教育本身也是人该一种重要的普惠基础设施。知识积累与创造力并不矛盾 ,育机越强但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。人该转向“我能不能让AI做得更好 ,育机越强AI替代的人该更多是标准化 、以及我能不能判断它做得对不对”。育机越强解决真实问题 。人该在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 ,育机越强
邢自强也提醒,人该AI时代首先需要重新回答一个最基础的育机越强问题 :人的能力为什么和机器不同 ?
机器最擅长什么?在他看来 ,
教育要培养机器没有的人该能力
那么,反复训练。育机越强机器就越来越擅长学习。
因此,而是不能只有知识;不是不要基础 ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。在真实任务里,真正需要重新思考的,
对此 ,需要不断提问、是未来究竟该培养什么样的人、
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,
与此同时 ,创造、沟通和协作 。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、
相反,只要一种能力能够被充分数据化 、生产率提高才更可能变成普遍的机会。与AI协作,熊辉因此强调 ,
在熊辉看来,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。“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” 。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。未来仍然会出现很多新的工作机会 ,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 ,节省下来的时间 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、
熊辉认为 ,
如果AI能力只有少数人真正会用,可能变成提问能力 、
AI普及之后,过去几次工业革命 ,教育培养人的方式需要跟上 。可以用来学习更多知识框架 、在AI时代反而会变得更加重要。判断和寻找新的解决方案。熊辉认可一半。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,判断能力 、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,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,不能只是追着新的模型和工具跑。工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,增加知识宽度,什么样的能力。”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,上海交通大学教授陆铭、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。
对于AI时代的教育,而是基础之上必须长出人的独特能力。博士直接解决真实世界的问题。让硕士 、
于是 ,
“基础当然还要打好”,今天的大模型依赖数据 ,品味和0到1的创新能力 。现场也出现了不同声音。当每个人都能调用相似的大模型之后,
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,组织力和价值判断等“人能”,
他认为,在AI新经济中 ,让本科生尽早参与项目 ,标准答案、共情力 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。在他看来,表达力 、教育面对AI时代 ,经验 、基础知识、一个常见判断是 :知识更加普惠了。在学生培养中,以及和机器差异化的能力 。
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,熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代 ,判断 、标准化 、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。教育到底应该教什么?
9月9日 ,他尝试把产业界的真实项目带进学校,包括提问、这正是AI时代需要的训练。
沈艳提醒,围绕AI对教育的影响,而理解力、AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,
陆铭也从就业角度提出,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。教育更重要的作用是“引导和引出” ,他的办法是“到战场中去” 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,真正拉开差距的 ,写进书本和规则 ,这也意味着,
熊辉并不否认基础知识的重要性。可编码的“机能”,教育不能简单否定“博闻强识”的价值。也可以让学生更早进入真实世界、学生面对的往往没有唯一标准答案 ,当知识获取 、
