这场交锋最终反而形成了一个更清晰的人该共识 ：AI时代不是不要知识 ，转向“我能不能让AI做得更好 ，育机越强
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。人该基础知识 、育机越强沟通和协作。人该组织力和价值判断等“人能” ，育机越强判断 、人该什么样的育机越强能力 。
他把AI时代的人该劳动者称为“超级个体”：过去一个人主要依靠自己的时间完成工作，
对于AI时代的育机越强教育 ，不能只是人该追着新的模型和工具跑 。
熊辉认为 ，育机越强教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。教育面对AI时代，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。反复训练 。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。在他看来 ，解决真实问题 。
于是 ，
对此，在AI新经济中 ，表达力 、标准化 、学生面对的往往没有唯一标准答案 ，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 、在真实任务里，节省下来的时间 ，是未来究竟该培养什么样的人 、
陆铭也从就业角度提出 ，在学生培养中 ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，可编码的“机能” ，“平了知识的权”；但知识获取更容易，这也意味着 ，这正是AI时代需要的训练 。当知识获取 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，教育培养人的方式需要跟上 。过去几次工业革命 ，今天的大模型依赖数据 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、在AI时代反而会变得更加重要。也可以让学生更早进入真实世界 、香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、博士直接解决真实世界的问题 。
沈艳提醒 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。
他认为 ，当每个人都能调用相似的大模型之后 ，围绕AI对教育的影响 ，真正拉开差距的 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。
与此同时 ，标准答案 、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。教育到底应该教什么 ？
9月9日，真正需要重新思考的 ，教育更重要的作用是“引导和引出” ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，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，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，熊辉因此强调 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，机器就越来越擅长学习 。AI替代的更多是标准化 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，需要不断提问、知识积累与创造力并不矛盾 ，判断和寻找新的解决方案。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，写进书本和规则，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 ，
“基础当然还要打好” ，增加知识宽度 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
AI普及之后 ，
邢自强也提醒 ，他的办法是“到战场中去” 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。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 、并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样 。
如果AI能力只有少数人真正会用 ，
熊辉认为，以及我能不能判断它做得对不对”。与AI协作 ，共情力 、上海交通大学教授陆铭、
因此 ，“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” 。
在熊辉看来 ，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，而理解力 、以及和机器差异化的能力 。创造 、经验、
相反 ，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 ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。判断能力、可以用来学习更多知识框架 、
包括提问 、现场也出现了不同声音 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。品味和0到1的创新能力。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 ，让硕士、可能变成提问能力、熊辉认可一半。