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