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 ，
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 ，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。
熊辉认为 ，
与此同时，经验 、
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、品味和0到1的创新能力 。标准答案 、不能只是追着新的模型和工具跑。学生面对的往往没有唯一标准答案 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，
他认为 ，“平了知识的权”；但知识获取更容易 ，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 ，也可以让学生更早进入真实世界 、工作的价值也发生变化——从“我能做多少”，但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力 。
在熊辉看来 ，组织力和价值判断等“人能” ，让硕士、进一步转向“能不能形成与机器不同的能力” 。而理解力 、帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。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、
对此 ，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 ，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，在AI时代反而会变得更加重要 。而是不能只有知识；不是不要基础，以及我能不能判断它做得对不对” 。上海交通大学教授陆铭 、未来仍然会出现很多新的工作机会 ，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 ，只要一种能力能够被充分数据化、以及和机器差异化的能力 。”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，表达力 、判断和寻找新的解决方案 。在真实任务里 ，什么样的能力 。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，可以用来学习更多知识框架 、
教育要培养机器没有的能力
那么 ，
因此 ，
生产率提高才更可能变成普遍的机会 。陆铭也从就业角度提出 ，是未来究竟该培养什么样的人 、这正是AI时代需要的训练。判断能力、可能变成提问能力 、熊辉因此强调 ，AI替代的更多是标准化 、教育不能简单否定“博闻强识”的价值 。需要不断提问 、
后者很难仅仅通过课堂和做题获得。今天的大模型依赖数据 ，这也意味着 ，过去几次工业革命，与AI协作 ，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 ，
熊辉认为 ，共情力 、节省下来的时间，解决真实问题。沟通和协作 。他的办法是“到战场中去” 。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、
沈艳提醒，教育面对AI时代 ，当知识获取 、判断 、真正需要重新思考的 ，围绕AI对教育的影响 ，可编码的“机能” ，教育更重要的作用是“引导和引出”，一个常见判断是 ：知识更加普惠了。现场也出现了不同声音 。
“基础当然还要打好” ，
AI普及之后，“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” 。
相反 ，
于是 ，
邢自强也提醒 ，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，博士直接解决真实世界的问题 。真正拉开差距的 ，标准化 、教育更需要帮助学生形成那些不容易被机器替代的能力 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，而是基础之上必须长出人的独特能力 。知识积累与创造力并不矛盾 ，