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