学者议AI时代教育：学校要培养机器没有的“人能”
学者议AI时代教育：学校要培养机器没有的“人能”
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，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉、上海交通大学安泰经济与管理学院讲席教授陆铭、摩根士丹利中国首席经济学家邢自强、北京大学数字金融研究中心执行主任沈艳等学者围绕“AI时代的教育”等议题展开讨论。
随着探讨的深入，现场嘉宾的观点交锋开始变得激烈。不过，一个共识也逐渐清晰：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。而学校作为重要一环，要培养学生“机器没有的能力”。
学者们在 “AI经济增长新范式与社会价值重构”见解论坛上对话。 主办方 供图
教育目标要超越“掌握多少知识”
谈及AI时代的教育，熊辉 认为，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？
“技术已经进入新时代，教育培养人的方式需要跟上。” 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；可惜的是，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”。
这并不是在否认基础知识的重要性。他用“知识树”作比喻说到，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”，熊辉说，但教育不应该继续把“会做题”等同于能力。学生们从对做题这类“反复训练”中节省下来的时间，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。
现场也出现了更多元声音。沈艳提出，当前教育尚不能简单否定“博闻强识”的价值。她认为，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。
陆铭则从就业角度提出，AI擅长的更多是标准化、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。
他给出一个与 “未来大量岗位都可能会被机器取代” 不同的判断：“人工智能不会取代就业，也不会取代职业，它只会取代能力。”在他看来，一个岗位并不会因为AI出现就整体消失，而是其中不同任务被重新拆分：越标准化、越重复的部分越容易被机器接手；越需要理解人、适应复杂场景、作出价值判断的部分，人的优势反而更加突出。
这场交锋最终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。
教育本身也是一种重要的普惠基础设施
在“未来大量岗位都可能会被机器取代”的声音面前，熊辉提出了相反的看法：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，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。
不过，长期乐观不意味着短期没有压力。
邢自强提醒，这一次AI技术扩散的速度可能显著快于过去几轮工业革命。过去蒸汽机、电气化、互联网等技术通常需要几十年逐渐进入企业和家庭，劳动力市场有两三代人的时间完成职业培训和转型；但这一轮AI“可能在十年左右迅速普及”。
“这种冲击速度扩散非常快。”邢自强提到，这种“时间差”已经开始受到学界关注。AI首先提高了有经验劳动者的生产率：资深专业人士拥有知识、经验和判断力，借助AI可以进一步放大自己的能力；与此同时，一些过去入门级工作，可能率先减少。
因此，AI时代的就业问题不能简单归结为“岗位增加还是减少”，更现实的问题是：技术变化的速度，能不能和人的学习、转型速度匹配。对此，邢自强不无担忧地表示，面对这一轮更快速的AI扩散，制度创新可能无法等待，而是今天就要提前应对的问题。其中，教育无疑将扮演重要角色，且需要及时给出回应。
在真实任务中获得与机器差异化的能力
在熊辉看来，面对AI时代，学校教育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、培养什么样的能力。
AI普及之后，一个常见判断是：知识更加普惠了。对此，熊辉只认可一半。
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、品味和从0到1的创新能力。
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“到实战中去”。
在对学生培养的实践中，熊辉的做法是尝试把产业界的真实项目带进学校，让本科生尽早参与真实项目，让硕士、博士牵头或直接解决真实世界的问题。他说，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。他认为，这正是AI时代年轻人需要的训练。
在此之中，驾驭AI也是其中一项训练。在他看来，AI时代的劳动者可以称之为“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”。
邢自强则提出， 未来，AI、具身智能会进入工厂、制造业和服务业， 进一步增强供给能力 。但在“供强需弱”的环境下，“最珍惜的还是人”。因此，未来教育应思考如何更多转向“以人为本”。