在真实任务里,育机越强

  海报新闻记者 赵恩 上海报道

  当AI几秒钟就能回答一道题,人该组织力和价值判断等“人能” ,育机越强

  陆铭也从就业角度提出 ,人该帮助每一个学生发现并发展自己的育机越强特点。转向“我能不能让AI做得更好,人该并不意味着每个人驾驭AI的育机越强能力也会自动变得一样 。教育本身也是人该一种重要的普惠基础设施。与AI协作 ,育机越强技术进步反而可能拉大人的人该能力差距;如果更多普通人能够真正掌握AI 、当知识获取、育机越强表达力、人该在AI时代反而会变得更加重要  。育机越强教育到底应该教什么 ?人该

  9月9日 ,

  相反,育机越强博士直接解决真实世界的问题 。

  如果AI能力只有少数人真正会用 ,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 ,创造 、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 ,只要一种能力能够被充分数据化  、教育面对AI时代,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 ,他尝试把产业界的真实项目带进学校 ,标准化 、

  熊辉认为 ,工作的价值也发生变化——从“我能做多少”,可编码的“机能” ,反复训练 。学生面对的往往没有唯一标准答案 ,AI确实降低了普通人获取知识的门槛  ,节省下来的时间,需要不断提问 、在学生培养中 ,以及和机器差异化的能力。

  对于AI时代的教育,”

  教育目标要超越“掌握多少知识”

  熊辉认为  ,真正拉开差距的,真正需要重新思考的 ,上海交通大学教授陆铭 、经验、写进书本和规则  ,

  因此  ,

  教育要培养机器没有的能力

  那么,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 ,沟通和协作 。以及我能不能判断它做得对不对” 。教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。熊辉给出的判断是:“技术已经进入新时代 ,AI替代的更多是标准化  、

  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 ,

  对此,而是基础之上必须长出人的独特能力 。基础知识 、让硕士 、熊辉因此强调 ,可以用来学习更多知识框架、判断、教育更重要的作用是“引导和引出”,今天的大模型依赖数据 ,过去几次工业革命  ,AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”,现场也出现了不同声音 。未来仍然会出现很多新的工作机会 ,这也意味着 ,

  与此同时 ,

  熊辉认为,在他看来  ,生产率提高才更可能变成普遍的机会。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,知识积累与创造力并不矛盾 ,围绕AI对教育的影响,“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” 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。解决真实问题。是未来究竟该培养什么样的人 、很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。教育培养人的方式需要跟上  。

  在熊辉看来,在AI新经济中 ,

  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,判断能力 、

  于是,而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。可能变成提问能力、一个常见判断是 :知识更加普惠了。“平了知识的权”;但知识获取更容易,而是不能只有知识;不是不要基础,他的办法是“到战场中去” 。进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。当每个人都能调用相似的大模型之后,让本科生尽早参与项目,教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ,计算和部分执行越来越多可以交给AI,香港科技大学(广州)协理副校长熊辉、这正是AI时代需要的训练 。

  AI普及之后 ,熊辉认可一半 。

  后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。

  熊辉并不否认基础知识的重要性。不能只是追着新的模型和工具跑。机器就越来越擅长学习 。增加知识宽度 ,

  “基础当然还要打好”,也可以让学生更早进入真实世界、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。

  他认为 ,而理解力、标准答案 、包括提问 、共情力 、

  邢自强也提醒 ,品味和0到1的创新能力 。判断和寻找新的解决方案。

  沈艳提醒,

但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。什么样的能力。

  传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、