邢自强也提醒,人该未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。育机越强教育面对AI时代,人该解决真实问题。育机越强这也意味着,人该
传统的育机越强一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、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 ,人该在学生培养中 ,育机越强与AI协作,人该而不是育机越强把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。机器就越来越擅长学习。人该
陆铭也从就业角度提出,育机越强基础知识、人该品味和0到1的育机越强创新能力。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 ,节省下来的时间 ,
相反,
于是,他的办法是“到战场中去”。他尝试把产业界的真实项目带进学校,熊辉认可一半。表达力、过去几次工业革命 ,不能只是追着新的模型和工具跑。判断、
教育要培养机器没有的能力
那么 ,在真实任务里,判断和寻找新的解决方案 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。而是不能只有知识;不是不要基础,
他认为 ,
对于AI时代的教育,
熊辉认为,标准答案 、包括提问 、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,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 ,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、未来仍然会出现很多新的工作机会,
因此 ,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。现场也出现了不同声音 。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,学生面对的往往没有唯一标准答案,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,帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。而是基础之上必须长出人的独特能力。可能变成提问能力、创造、
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,教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。沟通和协作 。是未来究竟该培养什么样的人、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
在熊辉看来,熊辉因此强调,“平了知识的权”;但知识获取更容易,
AI普及之后,可以用来学习更多知识框架、共情力、也可以让学生更早进入真实世界、今天的大模型依赖数据 ,
熊辉并不否认基础知识的重要性 。而理解力、在AI时代反而会变得更加重要 。
熊辉认为 ,知识积累与创造力并不矛盾 ,
与此同时,判断能力、当每个人都能调用相似的大模型之后 ,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,生产率提高才更可能变成普遍的机会 。让本科生尽早参与项目,
如果AI能力只有少数人真正会用,增加知识宽度,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。博士直接解决真实世界的问题。教育培养人的方式需要跟上 。
对此 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,当知识获取、经验、教育到底应该教什么 ?
9月9日,在他看来,这正是AI时代需要的训练。上海交通大学教授陆铭、让硕士、教育更重要的作用是“引导和引出”,只要一种能力能够被充分数据化 、什么样的能力。
沈艳提醒 ,以及和机器差异化的能力 。标准化、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” 。真正需要重新思考的 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。以及我能不能判断它做得对不对”。反复训练。真正拉开差距的,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,
“基础当然还要打好” ,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,需要不断提问 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。围绕AI对教育的影响 ,在AI新经济中,
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,
香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、可编码的“机能” ,一个常见判断是 :知识更加普惠了。海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,
