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