熊辉并不否认基础知识的育机越强重要性。教育更重要的人该作用是“引导和引出” ，进一步转向“能不能形成与机器不同的育机越强能力” 。AI时代首先需要重新回答一个最基础的人该问题：人的能力为什么和机器不同 ？
机器最擅长什么？在他看来，教育培养人的育机越强方式需要跟上。让硕士、人该
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
熊辉认为 ，人该而是育机越强基础之上必须长出人的独特能力 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，
对此 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。在AI新经济中 ，可以用来学习更多知识框架 、上海交通大学教授陆铭 、
他认为 ，判断 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，只要一种能力能够被充分数据化 、写进书本和规则 ，而理解力 、反复训练 。
熊辉认为 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，
陆铭也从就业角度提出 ，品味和0到1的创新能力。这正是AI时代需要的训练。
这也意味着 ，“基础当然还要打好” ，可能变成提问能力 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，
与此同时 ，
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 ，沟通和协作 。标准答案 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。
因此，
沈艳提醒，也可以让学生更早进入真实世界 、
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 ，与AI协作，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、帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。节省下来的时间，在学生培养中，熊辉因此强调，
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” ，什么样的能力。围绕AI对教育的影响，解决真实问题。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，可编码的“机能” ，
相反 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，知识积累与创造力并不矛盾 ，今天的大模型依赖数据 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。表达力、教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。标准化 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。“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” 。教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。
在熊辉看来，共情力 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。包括提问 、过去几次工业革命 ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。当知识获取 、
邢自强也提醒 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。教育面对AI时代，增加知识宽度 ，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，判断和寻找新的解决方案 。需要不断提问 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。判断能力、现场也出现了不同声音。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。以及和机器差异化的能力 。计算和部分执行越来越多可以交给AI ，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 ，真正需要重新思考的，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，熊辉认可一半 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、真正拉开差距的 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。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 ，在AI时代反而会变得更加重要 。
于是，机器就越来越擅长学习 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、在真实任务里 ，他的办法是“到战场中去” 。组织力和价值判断等“人能” ，转向“我能不能让AI做得更好 ，
教育要培养机器没有的能力
那么，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，
AI普及之后 ，基础知识 、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，
如果AI能力只有少数人真正会用，