在人工智能(AI)浪潮席卷全球的今天,新加坡正以一场史无前例的“国家级豪赌”,将其未来押注于AI。


3月2日,通讯及新闻部长张女士在国会预算辩论中宣布,新加坡计划到2029年,培训10万名精通AI的专业人士,覆盖会计、法律等传统白领岗位。


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这究竟是一场引领全民“升舱”的技能革命,还是一场将冲击无数人饭碗的残酷洗牌?这一宏大计划不仅是对未来的精准布局,更引发了全社会对就业、公平与未来的深刻思考。



01

“双语”人才的崛起

跨越技术与专业的鸿沟


张部长在讲话中提出的“双语”概念,迅速成为热议的焦点。她强调,不是所有人都能成为人工智能工程师,但我们可以在人工智能和自身专业领域实现‘双语’,以解决各自领域的问题。”


这一理念听起来充满希望,但背后也隐藏着残酷的现实:当“AI双语”从加分项变为必需品,那些无法快速适应的“单语”员工,是否会成为第一批被淘汰的人?


为此,信息通信媒体发展局(IMDA)将扩大其成功的TechSkills Accelerator(TeSA)计划。这个自2016年启动以来已帮助超过2.4万名中期职业者转型的项目,将首次面向会计、法律、人力资源等非技术领域。


这不仅是技能的再培训,更是一场深刻的工作流程再造。例如,会计专业人士将学习如何利用AI进行财务报告和合规监控,从而将数小时的重复性工作缩短至一半,将宝贵的时间和精力投入到风险分析、决策制定等高价值的专业判断工作中。


同样,律师可以利用AI进行文献研究和合同审查,专注于为客户提供更具深度的咨询服务。这种“人机协同”的模式,正是新加坡所期望的未来工作形态:技术解放人力,让人类专注于最能体现价值的“人类能力”——智慧、校准和专业判断。



02

政府的“全面进攻”

从人才到企业的全链条赋能


人才培养只是新加坡AI战略的上半场。张部长在讲话中明确指出,政府的目标是推动AI在全社会的普及,确保没有企业和工人被落下。


然而,这种自上而下的推动,是否会无意中加剧企业间的“数字鸿沟”?国家人工智能影响计划(NAIIP)将同步推进两大核心任务:

 
  大规模赋能企业


计划在未来三年内为1万家企业配备AI智能设备。IMDA已发布的《新加坡数字经济报告》显示,AI的采用率在大型企业中已从2023年的44%跃升至2024年的62.5%,但中小企业的渗透率(14.5%)与大型企业仍有巨大差距。


为了弥合这一鸿沟,IMDA将启动“数字领导者加速训练营”,帮助企业领导者通过实践项目建立AI应用的信心


同时,现有的生产力解决方案补助金(PSG)也将升级,其中AI支持的解决方案比例将从目前的30%提高至50%,为企业采用AI提供更有力的财政支持。


  打造未来技术人才

NAIIP还将为软件工程师等技术人员提供AI流利度项目,旨在培养能够利用AI代理处理复杂系统和工作流的全栈工程师


这表明,新加坡不仅关注传统岗位的AI化,也在积极塑造未来的技术人才结构,确保国家在AI技术的最前沿保持竞争力。



03

总理的承诺

“无失业增长”与社会安全网


如此宏大的计划,必然伴随着深刻的社会焦虑。上周,关于AI可能导致大规模失业的担忧主导了预算辩论。议员们几乎为社会各阶层发声,从担心入门级工作被自动化而失去历练机会的应届毕业生,到忧虑自身经验被机器取代的中年白领,整个社会弥漫着对未来的不确定性。


这种焦虑并非杞人忧天,全球范围内对AI究竟是“就业创造者”还是“岗位毁灭者”的争论从未停止。


面对汹涌的民意,新加坡总理黄循财在辩论结束时给出了一个定心丸式的承诺:广泛采用人工智能不会导致“无就业增长”


这不仅是对技术浪潮的乐观预判,更是一份对全体国民的政治承诺。为了兑现这一承诺,他采纳了全国职工总会的三项核心呼吁:让每位工人都具备“AI就绪”能力;强化对工人的支持与保障;并提升工会组织在保护专业人士、经理和执行人员(PME)方面的作用。


这意味着,政府将“更有意识、更有系统地投资于我们的人民”,通过技能培训、职业转介和就业保障,为AI时代的结构性变化做好准备


尽管目前具体的干预措施尚未明朗,但这一承诺无疑为未来的劳动力市场政策奠定了坚实的基础,预示着一个更加积极、主动的社会安全网正在形成。


  结语:


新加坡的AI战略,无疑是一场高风险、高回报的“国家博弈”。它将巨额的财政盈余押注于未来,既是对技术浪潮的果敢拥抱,也是对社会契约的严峻考验。


预算辩论中出现的151亿美元巨额盈余,虽然引发了关于“过度征税”的批评,但也恰恰为这场昂贵的国家转型提供了“弹药”。


这场博弈的最终胜负,将取决于新加坡能否在技术创新、人才培养和社会公平之间找到完美的平衡点


如果AI能如预期般提升生产率、创造新的就业机会,那么这场豪赌将取得辉煌的胜利。反之,如果AI的红利过度集中,加剧了财富和机会的不平等,那么新加坡需要应对的挑战将远比想象中复杂。