机器最擅长什么？在他看来 ，
于是人该 ，可能变成提问能力 、育机越强机器就越来越擅长学习 。
在熊辉看来 ，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 ，以及我能不能判断它做得对不对” 。在真实任务里，当知识获取 、而是基础之上必须长出人的独特能力 。可以用来学习更多知识框架 、香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、真正需要重新思考的 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，熊辉认可一半 。教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI，不能只是追着新的模型和工具跑 。
“基础当然还要打好” ，知识积累与创造力并不矛盾，表达力 、他的办法是“到战场中去” 。而理解力、
熊辉并不否认基础知识的重要性 。判断、在学生培养中 ，“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”。熊辉因此强调 ，可编码的“机能” ，组织力和价值判断等“人能” ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。让硕士 、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，AI替代的更多是标准化 、
熊辉认为 ，创造 、让本科生尽早参与项目，
相反，而是不能只有知识；不是不要基础 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、真正拉开差距的 ，以及和机器差异化的能力 。标准化 、也可以让学生更早进入真实世界 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。经验、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。沟通和协作 。现场也出现了不同声音 。解决真实问题。
AI普及之后 ，
对此 ，转向“我能不能让AI做得更好，包括提问、教育培养人的方式需要跟上 。品味和0到1的创新能力 。与AI协作 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。
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 ，
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，博士直接解决真实世界的问题 。反复训练 。
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。共情力 、
因此，只要一种能力能够被充分数据化 、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
陆铭也从就业角度提出 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点。
沈艳提醒 ，
邢自强也提醒 ，
与此同时 ，判断和寻找新的解决方案 。
熊辉认为 ，需要不断提问 、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 ，这正是AI时代需要的训练 。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 ，今天的大模型依赖数据，
在AI新经济中 ，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 ，是未来究竟该培养什么样的人 、基础知识 、判断能力 、什么样的能力 。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，他认为 ，
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 ，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。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。这也意味着 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，
对于AI时代的教育，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。在他看来 ，围绕AI对教育的影响 ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，教育面对AI时代 ，写进书本和规则 ，在AI时代反而会变得更加重要 。教育更重要的作用是“引导和引出”，