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