教育不能简单否定“博闻强识”的育机越强价值。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。人该也可以让学生更早进入真实世界 、育机越强

  对此,人该节省下来的育机越强时间,可能变成提问能力、人该

  AI普及之后,育机越强上海交通大学教授陆铭、人该教育到底应该教什么?育机越强

  9月9日 ,什么样的人该能力 。教育培养人的育机越强方式需要跟上 。标准化、人该基础知识 、育机越强学生面对的人该往往没有唯一标准答案 ,生产率提高才更可能变成普遍的育机越强机会 。当知识获取 、

  熊辉并不否认基础知识的重要性 。一个常见判断是 :知识更加普惠了。

  因此 ,

  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,很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。熊辉认可一半。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  ,是未来究竟该培养什么样的人 、

  与此同时,创造、

知识积累与创造力并不矛盾 ,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 ,反复训练 。

  相反 ,

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题,未来仍然会出现很多新的工作机会,

  对于AI时代的教育 ,可编码的“机能”,解决真实问题。AI替代的更多是标准化、他的办法是“到战场中去” 。组织力和价值判断等“人能” ,包括提问、”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为,

  陆铭也从就业角度提出,品味和0到1的创新能力。真正需要重新思考的 ,让硕士、写进书本和规则,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。

  于是,当每个人都能调用相似的大模型之后,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。让本科生尽早参与项目 ,

  沈艳提醒 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ,真正拉开差距的,增加知识宽度,他尝试把产业界的真实项目带进学校,“平了知识的权”;但知识获取更容易,“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” 。转向“我能不能让AI做得更好 ,以及和机器差异化的能力 。围绕AI对教育的影响,教育面对AI时代 ,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、

  教育要培养机器没有的能力

  那么,

  他认为 ,过去几次工业革命 ,

  熊辉认为 ,机器就越来越擅长学习  。在学生培养中,在AI时代反而会变得更加重要。北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。经验、香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、判断和寻找新的解决方案。熊辉因此强调 ,现场也出现了不同声音。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。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,而理解力 、与AI协作  ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,教育更重要的作用是“引导和引出”,

  邢自强也提醒 ,这正是AI时代需要的训练 。判断、在AI新经济中 ,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,博士直接解决真实世界的问题 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛,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,

  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,

  如果AI能力只有少数人真正会用,这也意味着 ,表达力、以及我能不能判断它做得对不对”。而是不能只有知识;不是不要基础 ,可以用来学习更多知识框架、

  在熊辉看来 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,不能只是追着新的模型和工具跑。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 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点。

  “基础当然还要打好”,沟通和协作。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。共情力、

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得  。标准答案、今天的大模型依赖数据,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 ,在真实任务里,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。判断能力 、

  熊辉认为,在他看来 ,而是基础之上必须长出人的独特能力。只要一种能力能够被充分数据化  、需要不断提问  、