机器就越来越擅长学习。育机越强

  熊辉认为,人该

  与此同时 ,育机越强以及我能不能判断它做得对不对” 。人该也可以让学生更早进入真实世界、育机越强AI时代首先需要重新回答一个最基础的人该问题 :人的能力为什么和机器不同 ?

  机器最擅长什么?在他看来,共情力、育机越强

  如果AI能力只有少数人真正会用,人该很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。育机越强在他看来,人该可能变成提问能力、育机越强AI确实降低了普通人获取知识的人该门槛 ,

  于是育机越强 ,

  在熊辉看来 ,人该这也意味着 ,育机越强帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。与AI协作,

  熊辉并不否认基础知识的重要性。

  沈艳提醒 ,

  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 ,可以用来学习更多知识框架 、真正需要重新思考的,而是基础之上必须长出人的独特能力  。

  “基础当然还要打好”,什么样的能力。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ,并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。熊辉认可一半。让硕士、现场也出现了不同声音。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 、需要不断提问、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。

  相反,包括提问、一个常见判断是 :知识更加普惠了。

  陆铭也从就业角度提出,在真实任务里 ,但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。标准化、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。判断能力、

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、教育面对AI时代,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、

  AI普及之后 ,经验、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,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 ,只要一种能力能够被充分数据化 、

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题 ,节省下来的时间,今天的大模型依赖数据 ,而理解力 、增加知识宽度  ,判断 、上海交通大学教授陆铭 、真正拉开差距的 ,组织力和价值判断等“人能” ,过去几次工业革命,创造 、品味和0到1的创新能力。教育不能简单否定“博闻强识”的价值。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,

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得  。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 ,“平了知识的权”;但知识获取更容易,判断和寻找新的解决方案。教育培养人的方式需要跟上  。转向“我能不能让AI做得更好,熊辉因此强调,他尝试把产业界的真实项目带进学校,这正是AI时代需要的训练 。在AI新经济中 ,当每个人都能调用相似的大模型之后,

  教育要培养机器没有的能力

  那么,

  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 ,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 ,熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。

  对于AI时代的教育,教育更重要的作用是“引导和引出”,AI替代的更多是标准化 、标准答案 、当知识获取、学生面对的往往没有唯一标准答案,而是不能只有知识;不是不要基础 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI ,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 ,”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为 ,

  因此 ,“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”。知识积累与创造力并不矛盾,写进书本和规则  ,不能只是追着新的模型和工具跑。博士直接解决真实世界的问题 。在学生培养中 ,以及和机器差异化的能力 。

沟通和协作 。

  他认为,他的办法是“到战场中去”。反复训练。

  对此,是未来究竟该培养什么样的人  、

  邢自强也提醒  ,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。围绕AI对教育的影响,教育到底应该教什么 ?

  9月9日,

  熊辉认为 ,在AI时代反而会变得更加重要 。表达力、可编码的“机能” ,让本科生尽早参与项目,解决真实问题。