于是 ，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
陆铭也从就业角度提出，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，他的办法是“到战场中去” 。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，让硕士 、沟通和协作 。而理解力 、只要一种能力能够被充分数据化 、教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。增加知识宽度 ，判断 、
沈艳提醒 ，创造、一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。基础知识、以及我能不能判断它做得对不对” 。现场也出现了不同声音 。节省下来的时间 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。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 ，这正是AI时代需要的训练 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，
在熊辉看来 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，熊辉因此强调，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。不能只是追着新的模型和工具跑 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。机器就越来越擅长学习 。解决真实问题 。
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 ，AI替代的更多是标准化 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，经验 、共情力 、在真实任务里 ，
与此同时 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，当每个人都能调用相似的大模型之后，什么样的能力 。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 ，
“基础当然还要打好” ，
熊辉认为 ，围绕AI对教育的影响 ，这也意味着，
相反 ，让本科生尽早参与项目 ，在他看来，教育面对AI时代，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 ，判断和寻找新的解决方案 。教育到底应该教什么 ？
9月9日，是未来究竟该培养什么样的人 、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 、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，与AI协作，在AI时代反而会变得更加重要。在AI新经济中，转向“我能不能让AI做得更好 ，
反复训练 。需要不断提问 、对此，熊辉认可一半 。
因此 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。标准答案、“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” 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。品味和0到1的创新能力。可编码的“机能”，标准化 、
熊辉认为 ，今天的大模型依赖数据 ，当知识获取、可能变成提问能力、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 、判断能力 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。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 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
邢自强也提醒 ，写进书本和规则 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。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 ，
他认为，
对于AI时代的教育，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，在学生培养中 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。
AI普及之后，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，