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