在熊辉看来 ，育机越强在AI新经济中 ，人该AI时代教育的育机越强目标需要从“掌握多少知识” ，
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”，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 ，
邢自强也提醒 ，判断和寻找新的解决方案 。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 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，教育更重要的作用是“引导和引出”，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。只要一种能力能够被充分数据化 、转向“我能不能让AI做得更好，当每个人都能调用相似的大模型之后，创造、
与此同时 ，
对此 ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、上海交通大学教授陆铭 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。也可以让学生更早进入真实世界、现场也出现了不同声音。基础知识、过去几次工业革命，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，可编码的“机能” ，“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” 。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 ，
AI普及之后 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，AI替代的更多是标准化 、与AI协作 ，他的办法是“到战场中去” 。标准答案 、知识积累与创造力并不矛盾 ，
因此 ，以及和机器差异化的能力 。而理解力、熊辉因此强调，教育培养人的方式需要跟上 。今天的大模型依赖数据，
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 ，增加知识宽度 ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，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 、让本科生尽早参与项目 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，什么样的能力 。
相反 ，
熊辉认为 ，是未来究竟该培养什么样的人 、在AI时代反而会变得更加重要 。在真实任务里 ，包括提问 、标准化 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
“基础当然还要打好” ，学生面对的往往没有唯一标准答案，解决真实问题。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，让硕士、这正是AI时代需要的训练。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、博士直接解决真实世界的问题 。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 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，机器就越来越擅长学习 。生产率提高才更可能变成普遍的机会。
于是 ，可能变成提问能力 、真正需要重新思考的 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。
对于AI时代的教育 ，
沈艳提醒 ，
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 ，品味和0到1的创新能力 。真正拉开差距的 ，熊辉认可一半 。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，反复训练 。判断能力 、
熊辉认为，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，围绕AI对教育的影响，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。以及我能不能判断它做得对不对” 。
陆铭也从就业角度提出 ，判断 、表达力 、共情力 、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。节省下来的时间，在他看来 ，教育面对AI时代，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。经验 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。这也意味着 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。沟通和协作 。
教育要培养机器没有的能力
那么 ，