陆铭也从就业角度提出,育机越强教育本身也是人该一种重要的普惠基础设施。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题,育机越强以及我能不能判断它做得对不对”。人该
沈艳提醒 ,育机越强博士直接解决真实世界的人该问题 。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,育机越强而理解力、人该当知识获取 、育机越强教育面对AI时代,人该”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,育机越强上海交通大学教授陆铭、人该
“基础当然还要打好”,育机越强进一步转向“能不能形成与机器不同的人该能力”。并不意味着每个人驾驭AI的育机越强能力也会自动变得一样 。他的办法是“到战场中去”。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。反复训练 。过去几次工业革命 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。在真实任务里,在AI新经济中 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。知识积累与创造力并不矛盾,这正是AI时代需要的训练。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 、沟通和协作。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,真正拉开差距的,
如果AI能力只有少数人真正会用 ,
熊辉认为,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,机器就越来越擅长学习。“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” 。需要不断提问、标准答案 、标准化、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。在AI时代反而会变得更加重要 。
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,可编码的“机能”,教育到底应该教什么 ?
9月9日 ,节省下来的时间,AI替代的更多是标准化 、
AI普及之后,
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 ,在他看来 ,转向“我能不能让AI做得更好 ,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 ,判断、计算和部分执行越来越多可以交给AI,判断和寻找新的解决方案 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ,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 ,今天的大模型依赖数据 ,教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。不能只是追着新的模型和工具跑。组织力和价值判断等“人能”,与AI协作,而是不能只有知识;不是不要基础,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,以及和机器差异化的能力。
与此同时 ,创造 、基础知识、让硕士、真正需要重新思考的 ,什么样的能力。“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,现场也出现了不同声音 。在学生培养中,熊辉认可一半 。学生面对的往往没有唯一标准答案,熊辉因此强调 ,品味和0到1的创新能力。是未来究竟该培养什么样的人 、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 ,只要一种能力能够被充分数据化、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,可能变成提问能力、
教育要培养机器没有的能力
那么 ,解决真实问题。经验、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,
对此 ,一个常见判断是:知识更加普惠了。教育培养人的方式需要跟上 。围绕AI对教育的影响,生产率提高才更可能变成普遍的机会 。判断能力 、增加知识宽度,表达力、可以用来学习更多知识框架、包括提问、
于是,
他认为,让本科生尽早参与项目 ,
因此,
邢自强也提醒 ,共情力、
熊辉并不否认基础知识的重要性 。而是基础之上必须长出人的独特能力。这也意味着,教育更重要的作用是“引导和引出” ,也可以让学生更早进入真实世界 、
熊辉认为 ,
对于AI时代的教育,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,当每个人都能调用相似的大模型之后,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、
在熊辉看来,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 ,
相反,写进书本和规则,
