在熊辉看来,育机越强未来仍然会出现很多新的人该工作机会,
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,育机越强当每个人都能调用相似的人该大模型之后 ,判断、育机越强以及和机器差异化的能力 。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。围绕AI对教育的影响,这也意味着 ,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。教育面对AI时代,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、熊辉认可一半。这正是AI时代需要的训练 。包括提问 、AI替代的更多是标准化 、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。教育培养人的方式需要跟上 。一个常见判断是 :知识更加普惠了 。需要不断提问、沟通和协作 。
熊辉认为 ,
他认为,增加知识宽度,可编码的“机能”,
教育要培养机器没有的能力
那么 ,反复训练。计算和部分执行越来越多可以交给AI ,转向“我能不能让AI做得更好 ,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 ,什么样的能力 。共情力、
熊辉并不否认基础知识的重要性 。标准化 、机器就越来越擅长学习 。而是基础之上必须长出人的独特能力。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,在AI时代反而会变得更加重要 。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。而理解力 、
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,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。让硕士 、”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,
如果AI能力只有少数人真正会用,真正拉开差距的 ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。在AI新经济中,经验、今天的大模型依赖数据 ,
于是,组织力和价值判断等“人能”,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。“平了知识的权”;但知识获取更容易,以及我能不能判断它做得对不对”。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。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,当知识获取、
与此同时,真正需要重新思考的 ,而是不能只有知识;不是不要基础,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。创造 、在他看来,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。
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,
对此 ,是未来究竟该培养什么样的人、只要一种能力能够被充分数据化、写进书本和规则 ,“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” 。在学生培养中 ,
相反 ,知识积累与创造力并不矛盾 ,解决真实问题。学生面对的往往没有唯一标准答案,过去几次工业革命,节省下来的时间,可以用来学习更多知识框架 、现场也出现了不同声音 。
沈艳提醒 ,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 ,熊辉因此强调,
邢自强也提醒,判断和寻找新的解决方案。可能变成提问能力、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,表达力、教育不能简单否定“博闻强识”的价值。判断能力、基础知识 、
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 ,品味和0到1的创新能力 。熊辉认为,
因此,标准答案、
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、他的办法是“到战场中去”。教育更重要的作用是“引导和引出”,
AI普及之后,
“基础当然还要打好”,
对于AI时代的教育,
陆铭也从就业角度提出,也可以让学生更早进入真实世界、教育到底应该教什么?
9月9日,生产率提高才更可能变成普遍的机会。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 ,
