外滩时刻｜AI时代的教育之辩：学校不能只培养机器擅长的能力

当AI几秒钟就能回答一道题，教育到底应该教什么？

9月9日，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，围绕AI对教育的影响，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、上海交通大学教授陆铭、北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。

对于AI时代的教育，熊辉给出的判断是：“技术已经进入新时代，教育培养人的方式需要跟上。”

教育目标要超越“掌握多少知识”

熊辉认为，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，今天的大模型依赖数据，只要一种能力能够被充分数据化、标准化、写进书本和规则，机器就越来越擅长学习。

传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆、标准答案、反复训练。熊辉因此强调，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识”，进一步转向“能不能形成与机器不同的能力”。

熊辉并不否认基础知识的重要性。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，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节。

“基础当然还要打好”，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。节省下来的时间，可以用来学习更多知识框架、增加知识宽度，也可以让学生更早进入真实世界、解决真实问题。

AI普及之后，一个常见判断是：知识更加普惠了。

对此，熊辉认可一半。在他看来，AI确实降低了普通人获取知识的门槛，“平了知识的权”；但知识获取更容易，并不意味着每个人驾驭AI的能力也会自动变得一样。

相反，当每个人都能调用相似的大模型之后，真正拉开差距的，可能变成提问能力、判断能力、经验、品味和0到1的创新能力。

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，未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务。

于是，工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，转向“我能不能让AI做得更好，以及我能不能判断它做得对不对”。

熊辉认为，未来仍然会出现很多新的工作机会，“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”。

因此，在AI新经济中，教育本身也是一种重要的普惠基础设施。

如果AI能力只有少数人真正会用，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、与AI协作，生产率提高才更可能变成普遍的机会。

教育要培养机器没有的能力

那么，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，以及和机器差异化的能力。

后者很难仅仅通过课堂和做题获得。他的办法是“到战场中去”。在学生培养中，他尝试把产业界的真实项目带进学校，让本科生尽早参与项目，让硕士、博士直接解决真实世界的问题。在真实任务里，学生面对的往往没有唯一标准答案，需要不断提问、判断和寻找新的解决方案。

熊辉认为，这正是AI时代需要的训练。

与此同时，现场也出现了不同声音。

沈艳提醒，教育不能简单否定“博闻强识”的价值。基础知识、知识积累与创造力并不矛盾，教育更重要的作用是“引导和引出”，帮助每一个学生发现并发展自己的特点。

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，而是不能只有知识；不是不要基础，而是基础之上必须长出人的独特能力。

邢自强也提醒，过去几次工业革命，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，很难期待学校教育在短期内完成彻底转向。

在熊辉看来，这也意味着，教育面对AI时代，不能只是追着新的模型和工具跑。真正需要重新思考的，是未来究竟该培养什么样的人、什么样的能力。

他认为，当知识获取、计算和部分执行越来越多可以交给AI，教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力，包括提问、判断、创造、沟通和协作。

陆铭也从就业角度提出，AI替代的更多是标准化、可编码的“机能”，而理解力、表达力、共情力、组织力和价值判断等“人能”，在AI时代反而会变得更加重要。