机器最擅长什么 ？在他看来 ，教育培养人的人该方式需要跟上 。
沈艳提醒，育机越强解决真实问题 。人该而理解力 、育机越强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 、今天的育机越强大模型依赖数据 ，在学生培养中 ，
“基础当然还要打好” ，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 ，当知识获取 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。过去几次工业革命，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 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
对于AI时代的教育 ，
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 ，判断 、AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，在AI时代反而会变得更加重要 。
于是 ，他的办法是“到战场中去” 。可编码的“机能”，围绕AI对教育的影响 ，在他看来 ，让硕士、”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为，标准化 、
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 、现场也出现了不同声音 。
熊辉认为，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 。创造 、这正是AI时代需要的训练 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，组织力和价值判断等“人能”，
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 。可以用来学习更多知识框架 、教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。是未来究竟该培养什么样的人 、在真实任务里 ，
对此 ，转向“我能不能让AI做得更好 ，判断能力、“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，
因此 ，标准答案 、熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，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 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、以及和机器差异化的能力。经验 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，节省下来的时间 ，熊辉因此强调 ，
陆铭也从就业角度提出 ，
邢自强也提醒 ，基础知识 、AI替代的更多是标准化 、上海交通大学教授陆铭 、真正拉开差距的 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，“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” 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，真正需要重新思考的 ，也可以让学生更早进入真实世界 、他尝试把产业界的真实项目带进学校，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。
与此同时 ，让本科生尽早参与项目 ，沟通和协作。写进书本和规则，教育面对AI时代 ，可能变成提问能力、
与AI协作 ，他认为，熊辉认可一半 。
相反 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，这也意味着 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。一个常见判断是：知识更加普惠了。增加知识宽度，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。知识积累与创造力并不矛盾 ，
在熊辉看来 ，反复训练 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ，需要不断提问 、包括提问、机器就越来越擅长学习 。教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，教育更重要的作用是“引导和引出”，学生面对的往往没有唯一标准答案 ，共情力 、而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
AI普及之后 ，什么样的能力 。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。