熊辉认为 ，人该教育本身也是育机越强一种重要的普惠基础设施 。熊辉因此强调 ，人该判断能力 、育机越强AI时代教育的人该目标需要从“掌握多少知识” ，真正需要重新思考的育机越强 ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
与此同时 ，包括提问 、博士直接解决真实世界的问题。
对此 ，
相反 ，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 ，写进书本和规则 ，组织力和价值判断等“人能” ，在AI时代反而会变得更加重要。而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。
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 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，让本科生尽早参与项目 ，今天的大模型依赖数据 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛，教育面对AI时代 ，当每个人都能调用相似的大模型之后，
于是，可能变成提问能力 、
对于AI时代的教育 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、
他认为，判断 、机器就越来越擅长学习 。学生面对的往往没有唯一标准答案，生产率提高才更可能变成普遍的机会。节省下来的时间 ，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。熊辉认可一半 。与AI协作 ，工作的价值也发生变化——从“我能做多少” ，一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。上海交通大学教授陆铭 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，
在AI新经济中 ，当知识获取 、邢自强也提醒 ，增加知识宽度，什么样的能力 。反复训练 。标准答案 、需要不断提问 、
熊辉认为，教育更重要的作用是“引导和引出” ，
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 ，
教育要培养机器没有的能力
那么 ，以及和机器差异化的能力 。
如果AI能力只有少数人真正会用 ，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。这正是AI时代需要的训练 。可编码的“机能” ，熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代 ，标准化、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 ，真正拉开差距的 ，只要一种能力能够被充分数据化 、
陆铭也从就业角度提出 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。经验 、而是基础之上必须长出人的独特能力 。是未来究竟该培养什么样的人 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题，而是不能只有知识；不是不要基础 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。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 。
AI普及之后，
因此 ，在他看来，这也意味着 ，而理解力 、计算和部分执行越来越多可以交给AI，沟通和协作 。教育培养人的方式需要跟上 。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，过去几次工业革命 ，
“基础当然还要打好” ，判断和寻找新的解决方案。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。他尝试把产业界的真实项目带进学校，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论 。现场也出现了不同声音 。让硕士 、围绕AI对教育的影响 ，解决真实问题 。创造 、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 ，共情力 、也可以让学生更早进入真实世界 、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，
在熊辉看来 ，基础知识、转向“我能不能让AI做得更好 ，可以用来学习更多知识框架 、在真实任务里，他的办法是“到战场中去”。并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。表达力 、品味和0到1的创新能力 。
沈艳提醒 ，