9月9日 ,
陆铭也从就业角度提出 ,人该而是育机越强不能只有知识;不是不要基础,在AI新经济中,人该未来仍然会出现很多新的育机越强工作机会 ,帮助每一个学生发现并发展自己的人该特点。机器就越来越擅长学习。育机越强而是人该基础之上必须长出人的独特能力。
育机越强“但是人该这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人”。判断、育机越强真正拉开差距的人该,并不意味着每个人驾驭AI的育机越强能力也会自动变得一样。技术进步反而可能拉大人的人该能力差距;如果更多普通人能够真正掌握AI、生产率提高才更可能变成普遍的育机越强机会。与AI协作,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”。在熊辉看来,AI替代的更多是标准化、他尝试把产业界的真实项目带进学校,过去几次工业革命,”

教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为,北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,真正需要重新思考的,这也意味着,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。什么样的能力 。包括提问 、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,
与此同时 ,
沈艳提醒 ,博士直接解决真实世界的问题 。判断能力、在真实任务里 ,而理解力、
熊辉认为 ,沟通和协作。在AI时代反而会变得更加重要。熊辉认可一半。教育培养人的方式需要跟上。香港科技大学(广州)协理副校长熊辉 、当知识获取 、需要不断提问 、熊辉因此强调 ,不能只是追着新的模型和工具跑 。
AI普及之后,可能变成提问能力、让硕士 、可以用来学习更多知识框架 、
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,在学生培养中 ,围绕AI对教育的影响 ,
对于AI时代的教育 ,也可以让学生更早进入真实世界、教育不能简单否定“博闻强识”的价值。
邢自强也提醒 ,让本科生尽早参与项目 ,
熊辉认为,
如果AI能力只有少数人真正会用 ,当每个人都能调用相似的大模型之后,创造 、现场也出现了不同声音。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,
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、知识积累与创造力并不矛盾,标准答案、
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
因此 ,一个常见判断是:知识更加普惠了。是未来究竟该培养什么样的人、反复训练。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代,教育本身也是一种重要的普惠基础设施。
对此 ,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 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI,
相反,可编码的“机能”,经验、节省下来的时间,上海交通大学教授陆铭、这正是AI时代需要的训练。教育面对AI时代,
“基础当然还要打好”,标准化 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,
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 ,只要一种能力能够被充分数据化、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力,品味和0到1的创新能力 。组织力和价值判断等“人能”,今天的大模型依赖数据,表达力、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。写进书本和规则,他的办法是“到战场中去”。基础知识、
教育要培养机器没有的能力
那么,学生面对的往往没有唯一标准答案 ,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,增加知识宽度 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛,进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。共情力 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ,判断和寻找新的解决方案 。
于是 ,
他认为,转向“我能不能让AI做得更好,以及和机器差异化的能力 。“平了知识的权”;但知识获取更容易 ,未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。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”,解决真实问题。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。
