清华大学教授刘嘉，一位从脑科学与认知科学视角审视AI的思想领袖，在经历AI战胜人类的震撼后，毅然投身“脑科学+AI”交叉研究。他将通用人工智能（AGI）定义为一种“新物种”，而非简单的工具，深刻预示其将颠覆知识型工作和传统教育模式，并呼吁人类以0到1的创造力、跨学科思维和终身学习，与AI共生进化。

吴恩达的最新洞察揭示，AI正以惊人速度重塑软件工程，使代码价值“贬值”，并推动开发者向系统设计者和AI指挥者转型。工程效率的飞跃意外地凸显了“产品管理瓶颈”，呼吁从业者掌握AI编程和快速原型等新技能，同时教育体系亟需改革以应对日益增长的AI人才需求。

AI正加速人类特定认知能力“卸载”，对个体智力构成潜在威胁。文章深入探讨大模型智能的边界，强调其缺乏真正人类意识，凸显批判性思维和创造力等“软技能”的不可替代性。为应对此挑战，教育系统需向“无分数学习”模式变革，以培养适应未来人机共存的复合型人才，并在此过程中重申人文社科在定义人类价值、引导技术发展方向上的核心作用。

生成式AI正驱动教育系统进行深度变革，促使A-level和GCSE等传统考试模式向口头评估、强化安全和智能化批改转型，并将AI能力融入核心数字技能。这不仅改变了评估方式，更重塑了教育目标，催生了新的教育科技商业机遇，同时带来了算法偏见、数字鸿沟等伦理挑战，要求教育界以系统性思维和前瞻性布局应对未来。

斯蒂芬妮·德鲁加，一位来自谷歌的资深科学家，正积极倡导一场教育观念的革新，她主张AI时代编程的重点应从技术语法转向计算思维与人文素养的培养。通过“动态契约”和《家长AI素养手册》等创新实践，她致力于弥合传统教育与未来职场间的技能鸿沟，旨在培养出具备创造力、问题解决力与协作精神的新一代AI共创者。

复旦大学肖仰华教授深入探讨了具身智能迈向“涌现”的挑战，指出与生成式AI相比，具身智能在数据量和泛化能力上仍有显著差距，且其对生产力的提升作用受制于安全和伦理考量。他强调，AI的发展重心正从大规模数据与算力转向数据质量和算法策略，并呼吁在AI时代建立合理应用准则、革新教育体系，以防止人类心智退化并重塑人类价值。