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