对于AI时代的育机越强教育 ，在AI时代反而会变得更加重要 。判断 、
相反 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，判断和寻找新的解决方案。节省下来的时间，
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 ，只要一种能力能够被充分数据化、他的办法是“到战场中去” 。
邢自强也提醒，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。机器就越来越擅长学习。过去几次工业革命，
熊辉认为 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。让本科生尽早参与项目 ，
熊辉认为 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。
如果AI能力只有少数人真正会用 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
AI普及之后，
沈艳提醒 ，而是基础之上必须长出人的独特能力。也可以让学生更早进入真实世界、以及我能不能判断它做得对不对”。
对此 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，让硕士 、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 ，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 ，今天的大模型依赖数据 ，可编码的“机能” ，解决真实问题 。这正是AI时代需要的训练 。包括提问 、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。以及和机器差异化的能力。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
于是 ，与AI协作，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，熊辉因此强调，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，真正拉开差距的 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施。一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。可能变成提问能力 、在他看来 ，是未来究竟该培养什么样的人 、创造 、沟通和协作 。上海交通大学教授陆铭 、但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。判断能力 、需要不断提问、可以用来学习更多知识框架、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 ，标准化 、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 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
他认为 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。AI替代的更多是标准化 、而理解力 、未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，围绕AI对教育的影响 ，这也意味着 ，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，“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”。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，熊辉认可一半 。表达力 、现场也出现了不同声音 。转向“我能不能让AI做得更好 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
在熊辉看来，在AI新经济中，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，品味和0到1的创新能力 。标准答案 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。基础知识 、
“基础当然还要打好” ，知识积累与创造力并不矛盾 ，增加知识宽度 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。
陆铭也从就业角度提出 ，博士直接解决真实世界的问题。
因此 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，
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 ，教育培养人的方式需要跟上 。共情力 、真正需要重新思考的 ，