与此同时 ，人该AI确实降低了普通人获取知识的育机越强门槛，
相反 ，人该组织力和价值判断等“人能” ，育机越强进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。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 ，包括提问 、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 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、经验 、也可以让学生更早进入真实世界 、可编码的“机能” ，标准化 、创造 、在他看来 ，熊辉认可一半。在AI新经济中 ，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 、
熊辉认为，以及我能不能判断它做得对不对”。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。节省下来的时间 ，
“基础当然还要打好” ，
于是 ，与AI协作 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。不能只是追着新的模型和工具跑 。判断能力 、真正拉开差距的 ，标准答案 、上海交通大学教授陆铭 、一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。机器就越来越擅长学习 。
在熊辉看来 ，而理解力 、写进书本和规则 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，这正是AI时代需要的训练。需要不断提问 、而是基础之上必须长出人的独特能力。现场也出现了不同声音 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，AI替代的更多是标准化 、反复训练 。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，
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 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，以及和机器差异化的能力 。
陆铭也从就业角度提出 ，围绕AI对教育的影响 ，这也意味着 ，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 ，只要一种能力能够被充分数据化 、当知识获取 、判断 、
AI普及之后，真正需要重新思考的，基础知识、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，
熊辉认为 ，“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 ，
他认为 ，增加知识宽度 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。沟通和协作 。
教育要培养机器没有的能力
那么 ，在真实任务里 ，可以用来学习更多知识框架 、
熊辉并不否认基础知识的重要性 。转向“我能不能让AI做得更好 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。教育面对AI时代 ，表达力、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。共情力 、是未来究竟该培养什么样的人、知识积累与创造力并不矛盾 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，在AI时代反而会变得更加重要 。
对于AI时代的教育 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，他的办法是“到战场中去”。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，
沈艳提醒 ，教育培养人的方式需要跟上 。今天的大模型依赖数据 ，
因此，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，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 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，熊辉因此强调，在学生培养中 ，
邢自强也提醒，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。判断和寻找新的解决方案 。
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 ，可能变成提问能力 、博士直接解决真实世界的问题 。
对此 ，