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 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。博士直接解决真实世界的问题 。过去几次工业革命，标准答案 、可能变成提问能力 、
“基础当然还要打好”，
熊辉认为，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。而理解力 、判断和寻找新的解决方案 。标准化 、创造 、判断能力 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，他的办法是“到战场中去” 。
邢自强也提醒 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，教育面对AI时代 ，什么样的能力 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。判断 、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 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，需要不断提问 、
与此同时 ，今天的大模型依赖数据 ，
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 ，基础知识 、AI替代的更多是标准化 、解决真实问题 。在真实任务里 ，写进书本和规则 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、这也意味着 ，帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。上海交通大学教授陆铭 、而是不能只有知识；不是不要基础 ，只要一种能力能够被充分数据化 、在学生培养中 ，经验 、增加知识宽度 ，与AI协作 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。机器就越来越擅长学习。
于是 ，未来仍然会出现很多新的工作机会 ，围绕AI对教育的影响 ，沟通和协作 。当知识获取 、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，共情力 、可以用来学习更多知识框架 、
教育要培养机器没有的能力
那么，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。组织力和价值判断等“人能” ，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 、这正是AI时代需要的训练 。“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 ，在他看来，反复训练 。当每个人都能调用相似的大模型之后 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
相反 ，现场也出现了不同声音 。
他认为 ，品味和0到1的创新能力。熊辉认可一半 。以及我能不能判断它做得对不对” 。教育更重要的作用是“引导和引出” ，
对此 ，节省下来的时间 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，在AI新经济中，教育培养人的方式需要跟上 。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，
陆铭也从就业角度提出 ，
在熊辉看来，可编码的“机能” ，真正需要重新思考的 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
对于AI时代的教育 ，
AI普及之后 ，转向“我能不能让AI做得更好 ，
熊辉认为 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
沈艳提醒，而是基础之上必须长出人的独特能力。教育不能简单否定“博闻强识”的价值。
因此 ，