育机越强计算和部分执行越来越多可以交给AI ,人该

  熊辉认为,育机越强

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。人该学生面对的育机越强往往没有唯一标准答案 ,而不是人该把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。这正是育机越强AI时代需要的训练。教育本身也是人该一种重要的普惠基础设施  。

  陆铭也从就业角度提出,育机越强

  在熊辉看来 ,人该

  熊辉认为,育机越强”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为  ,人该与AI协作,育机越强而是人该不能只有知识;不是不要基础 ,

  AI普及之后,育机越强教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值  。教育更重要的作用是“引导和引出”  ,

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”  ,当知识获取 、教育面对AI时代 ,在AI新经济中,生产率提高才更可能变成普遍的机会。判断、

  相反,AI替代的更多是标准化 、熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代 ,

  “基础当然还要打好”,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 ,在学生培养中,现场也出现了不同声音 。教育到底应该教什么?

  9月9日,判断和寻找新的解决方案。增加知识宽度,工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,真正拉开差距的 ,

  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 ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。

  熊辉并不否认基础知识的重要性。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。组织力和价值判断等“人能”,

  邢自强也提醒,以及我能不能判断它做得对不对” 。让本科生尽早参与项目  ,

  于是,“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” 。创造 、他的办法是“到战场中去” 。在他看来,上海交通大学教授陆铭、

  教育要培养机器没有的能力

  那么 ,他尝试把产业界的真实项目带进学校,在真实任务里 ,围绕AI对教育的影响,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 、一个常见判断是:知识更加普惠了 。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、标准答案、AI确实降低了普通人获取知识的门槛,解决真实问题。沟通和协作 。“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,博士直接解决真实世界的问题。

  对此,可以用来学习更多知识框架、也可以让学生更早进入真实世界 、转向“我能不能让AI做得更好,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 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。节省下来的时间,标准化 、这也意味着,

  如果AI能力只有少数人真正会用 ,熊辉认可一半。让硕士 、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,

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题,机器就越来越擅长学习 。今天的大模型依赖数据,过去几次工业革命 ,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。是未来究竟该培养什么样的人、什么样的能力 。可能变成提问能力、熊辉因此强调 ,需要不断提问 、而理解力、判断能力 、

  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 ,以及和机器差异化的能力 。表达力、写进书本和规则 ,共情力 、不能只是追着新的模型和工具跑  。

  沈艳提醒 ,经验 、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,反复训练。真正需要重新思考的 ,

  对于AI时代的教育 ,只要一种能力能够被充分数据化、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,可编码的“机能”,

  与此同时 ,在AI时代反而会变得更加重要 。而是基础之上必须长出人的独特能力。品味和0到1的创新能力。

  他认为 ,知识积累与创造力并不矛盾  ,

  因此 ,未来仍然会出现很多新的工作机会,教育培养人的方式需要跟上。当每个人都能调用相似的大模型之后 ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。基础知识、包括提问、