物界前沿熊辉：AI时代的职业图谱
视频: 点击观看
来源：经济学家圈 / 新浪财经 | 2026-03-23
大家好，我是熊辉，来自香港科技大学（广州）。我曾在美国罗格斯新泽西州立大学任教，从助理教授、副教授、正教授一路任职至杰出教授。我们从事的领域有幸能做一个"旋转门"，实现学界与产业界的双向交流，也正因如此，2015年我得以加入百度担任百度研究院副院长、首席科学家，直至2020年。
今天非常高兴有机会可以给大家分享一下，人工智能时代下，人工智能的发展会对我们的教育体系、未来人才培养产生怎样的影响与冲击。
人类智能的四重境界
我将人类通过教育所形成的智能划分为四个境界：
- 博闻强识 — 专业知识的积累与记忆
- 触类旁通 — 跨领域迁移与应用
- 一叶知秋 — 精准预测与推理
- 无中生有 — 从0到1的创新
大模型 AI 的出现，直接超越了前两个境界。在博闻强识层面，人类已无法与 AI 媲美；在触类旁通层面，AI 也将人类远远甩在身后。过去一年，AI 在一叶知秋（推理预测）的领域也正快速赶超。
教育该何去何从？
当下的时代已进入数据飞轮时代：数据飞轮驱动技术飞轮，技术飞轮催生产业飞轮。AI 已在博闻强识、触类旁通、乃至一叶知秋的境界实现对人类的超越，那么人类还剩什么核心能力？
答案是无中生有——从0到1的创新能力。基于当前 Transformer 架构的大模型，尚无法实现这种创新。
人类的两项珍贵能力
在 AI 时代，有两项能力变得尤为珍贵：
- 提问能力：大模型超过 50% 的能力，无法被普通用户的提问所唤醒。善于提问的人，才能充分激发 AI 的价值。
- 鉴赏能力：AI 生成内容后，筛选、判断、取舍的能力，直接影响使用效果。
熊辉以自己准备演讲的经历为例——用 AI 几分钟完成演讲稿构思，但最终三句核心观点、筛选案例的品味，都来自人的鉴赏力和创造力。整个过程，正是人机融合创新能力的体现。
学习力的指数级差距
AI 时代，人与人之间的差距正通过学习力被远远拉大。掌握 AI 工具的人，学习能力呈指数级增长；而大多数人最多只能实现线性提升。4 小时的 AI 辅助学习，可能超越他人十几个小时的付出。
核心挑战在于：真正能掌握 AI 工具的人数量极少，尤其是在教育体系内，从小学到大学的老师，普遍缺乏相关认知。
熊辉以阅读论文为例：过去需要数天研读的论文，现在借助大模型 + 精准提问，半小时就能吃透。
原文链接：熊辉：AI时代的职业图谱
