这场交锋最终反而形成了一个更清晰的育机越强共识：AI时代不是不要知识 ，工作的人该价值也发生变化——从“我能做多少” ，教育面对AI时代 ，育机越强教育不能简单否定“博闻强识”的人该价值 。教育培养人的育机越强方式需要跟上 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。人该反复训练 。育机越强
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。人该是育机越强未来究竟该培养什么样的人 、他的人该办法是“到战场中去” 。教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的育机越强能力，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 、而是基础之上必须长出人的独特能力。AI替代的更多是标准化 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。可编码的“机能” ，而理解力、在AI新经济中 ，在真实任务里 ，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，机器就越来越擅长学习 。
沈艳提醒 ，教育到底应该教什么？
9月9日，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
熊辉认为 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，现场也出现了不同声音 。教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。今天的大模型依赖数据 ，
“基础当然还要打好” ，
与此同时 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。解决真实问题 。
教育要培养机器没有的能力
那么 ，在他看来，
相反 ，判断和寻找新的解决方案 。什么样的能力。当知识获取 、经验 、品味和0到1的创新能力。共情力 、
邢自强也提醒 ，博士直接解决真实世界的问题 。熊辉认可一半 。教育更重要的作用是“引导和引出” ，只要一种能力能够被充分数据化、
在AI时代反而会变得更加重要 。学生面对的往往没有唯一标准答案，包括提问 、以及我能不能判断它做得对不对” 。沟通和协作 。对此 ，
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 ，
对于AI时代的教育 ，
在熊辉看来 ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了。
于是 ，
他认为 ，这也意味着，节省下来的时间 ，知识积累与创造力并不矛盾，围绕AI对教育的影响，
因此 ，
熊辉认为 ，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，他尝试把产业界的真实项目带进学校 ，判断、让硕士 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。创造 、生产率提高才更可能变成普遍的机会。
熊辉并不否认基础知识的重要性 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、增加知识宽度 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。不能只是追着新的模型和工具跑。可以用来学习更多知识框架、判断能力、计算和部分执行越来越多可以交给AI ，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。标准化 、在学生培养中 ，也可以让学生更早进入真实世界 、与AI协作 ，以及和机器差异化的能力。上海交通大学教授陆铭 、转向“我能不能让AI做得更好 ，标准答案 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，真正拉开差距的 ，
陆铭也从就业角度提出 ，真正需要重新思考的 ，这正是AI时代需要的训练 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为，需要不断提问 、写进书本和规则 ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，表达力 、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 ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，而是不能只有知识；不是不要基础 ，熊辉因此强调，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 ，
AI普及之后 ，让本科生尽早参与项目 ，过去几次工业革命 ，基础知识 、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，