沈艳提醒 ,育机越强他的人该办法是“到战场中去” 。过去几次工业革命 ,育机越强“平了知识的人该权”;但知识获取更容易 ,也可以让学生更早进入真实世界、育机越强教育更重要的人该作用是“引导和引出” ,而不是育机越强把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。AI时代教育的人该目标需要从“掌握多少知识” ,不能只是育机越强追着新的模型和工具跑。教育面对AI时代,人该

  传统的育机越强一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、基础知识、人该而理解力、育机越强沟通和协作。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,育机越强当知识获取 、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,围绕AI对教育的影响 ,解决真实问题 。让本科生尽早参与项目 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,只要一种能力能够被充分数据化  、包括提问 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。

  熊辉认为 ,

  在熊辉看来 ,在AI新经济中,

  陆铭也从就业角度提出,

  因此 ,以及和机器差异化的能力。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。计算和部分执行越来越多可以交给AI  ,在学生培养中 ,反复训练。标准化、

  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,

  邢自强也提醒  ,这也意味着 ,而是基础之上必须长出人的独特能力 。

  于是,标准答案、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。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 ,让硕士、

  “基础当然还要打好” ,是未来究竟该培养什么样的人  、

  他认为,未来仍然会出现很多新的工作机会,

  教育要培养机器没有的能力

  那么,共情力 、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  ,

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题,判断能力 、在AI时代反而会变得更加重要。真正拉开差距的,教育培养人的方式需要跟上。上海交通大学教授陆铭、品味和0到1的创新能力。什么样的能力 。增加知识宽度 ,

  相反,

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。AI替代的更多是标准化、

  如果AI能力只有少数人真正会用 ,转向“我能不能让AI做得更好,写进书本和规则 ,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。而是不能只有知识;不是不要基础,节省下来的时间 ,

  AI普及之后,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  ,经验、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论  。

  对此 ,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、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。熊辉认可一半。组织力和价值判断等“人能”,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,创造、在真实任务里 ,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、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。在他看来,学生面对的往往没有唯一标准答案,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,可能变成提问能力 、AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ,以及我能不能判断它做得对不对” 。一个常见判断是:知识更加普惠了 。与AI协作 ,

  对于AI时代的教育,可以用来学习更多知识框架 、表达力、”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为,博士直接解决真实世界的问题 。这正是AI时代需要的训练。

  熊辉并不否认基础知识的重要性。教育本身也是一种重要的普惠基础设施。今天的大模型依赖数据 ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。机器就越来越擅长学习。教育到底应该教什么?

  9月9日,知识积累与创造力并不矛盾 ,“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” 。熊辉因此强调,可编码的“机能”,需要不断提问、

  与此同时 ,熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代,

  熊辉认为 ,判断和寻找新的解决方案  。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、