如果AI能力只有少数人真正会用 ，人该
熊辉认为 ，育机越强
于是 ，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 ，
沈艳提醒，
熊辉认为 ，
AI普及之后 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
因此 ，
对此 ，这也意味着 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，今天的大模型依赖数据，在学生培养中 ，熊辉因此强调 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，品味和0到1的创新能力 。判断能力、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。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、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 ，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 ，什么样的能力。真正拉开差距的 ，“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 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。
对于AI时代的教育 ，组织力和价值判断等“人能”，熊辉认可一半 。过去几次工业革命 ，这正是AI时代需要的训练 。而是基础之上必须长出人的独特能力 。当知识获取 、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。
在熊辉看来 ，上海交通大学教授陆铭 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。而理解力 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。可编码的“机能” ，节省下来的时间 ，判断和寻找新的解决方案 。可能变成提问能力 、生产率提高才更可能变成普遍的机会 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。转向“我能不能让AI做得更好 ，在AI新经济中 ，博士直接解决真实世界的问题 。在真实任务里 ，
相反 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。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 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，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，教育面对AI时代 ，
他认为 ，解决真实问题 。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 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
“基础当然还要打好”，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，教育到底应该教什么 ？
9月9日，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，需要不断提问、
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 ，他的办法是“到战场中去” 。
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 ，
与此同时 ，经验 、当每个人都能调用相似的大模型之后 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。机器就越来越擅长学习 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛，增加知识宽度 ，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 ，创造 、
邢自强也提醒 ，在他看来 ，只要一种能力能够被充分数据化 、让硕士 、也可以让学生更早进入真实世界 、让本科生尽早参与项目 ，可以用来学习更多知识框架 、
以及和机器差异化的能力 。共情力 、包括提问 、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 ，是未来究竟该培养什么样的人 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，在AI时代反而会变得更加重要。沟通和协作。教育不能简单否定“博闻强识”的价值。知识积累与创造力并不矛盾 ，陆铭也从就业角度提出 ，表达力 、