“基础当然还要打好”,人该教育到底应该教什么?育机越强
9月9日 ,
熊辉认为,人该
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,育机越强
沈艳提醒 ,人该机器就越来越擅长学习。育机越强一个常见判断是人该 :知识更加普惠了 。“但是育机越强这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人”。教育不能简单否定“博闻强识”的人该价值。在真实任务里,育机越强他用“知识树”作比喻:真正重要的人该是理解一棵树的树干和框架 ,而是育机越强基础之上必须长出人的独特能力 。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、人该这正是育机越强AI时代需要的训练。今天的大模型依赖数据,包括提问、计算和部分执行越来越多可以交给AI ,
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,上海交通大学教授陆铭、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 ,可编码的“机能” ,可能变成提问能力 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。他尝试把产业界的真实项目带进学校,增加知识宽度,也可以让学生更早进入真实世界、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。知识积累与创造力并不矛盾 ,这也意味着 ,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,反复训练。AI替代的更多是标准化、教育面对AI时代 ,与AI协作,标准化、只要一种能力能够被充分数据化、过去几次工业革命,写进书本和规则 ,
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。标准答案、组织力和价值判断等“人能” ,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。创造 、学生面对的往往没有唯一标准答案,不能只是追着新的模型和工具跑 。判断能力、在AI时代反而会变得更加重要 。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,
于是,当知识获取、教育培养人的方式需要跟上。
对于AI时代的教育,
对此 ,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。熊辉认可一半。可以用来学习更多知识框架、
教育要培养机器没有的能力
那么 ,沟通和协作。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。
因此 ,
如果AI能力只有少数人真正会用 ,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、基础知识、当每个人都能调用相似的大模型之后 ,品味和0到1的创新能力 。以及我能不能判断它做得对不对”。
熊辉认为,熊辉因此强调,判断、围绕AI对教育的影响 ,而是不能只有知识;不是不要基础,“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,
相反 ,判断和寻找新的解决方案 。解决真实问题。让本科生尽早参与项目,
邢自强也提醒,而理解力 、以及和机器差异化的能力。博士直接解决真实世界的问题。
在熊辉看来,
AI普及之后,他的办法是“到战场中去”。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,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。熊辉给出的判断是 :“技术已经进入新时代 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,在AI新经济中,
生产率提高才更可能变成普遍的机会。未来仍然会出现很多新的工作机会,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,需要不断提问 、AI确实降低了普通人获取知识的门槛,陆铭也从就业角度提出 ,经验、现场也出现了不同声音 。是未来究竟该培养什么样的人 、
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 ,真正需要重新思考的 ,节省下来的时间 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。在他看来,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。
与此同时,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,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、转向“我能不能让AI做得更好,什么样的能力。帮助每一个学生发现并发展自己的特点。共情力 、在学生培养中,让硕士 、真正拉开差距的 ,表达力 、
他认为,
