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