LKY 公共政策學院: 工作、AI 與公共政策的角色

李光耀公共政策學院助理教授 Ruven 在《Policy Unpacked》中指出,AI 革命不是一夜之間發生的——15 至 20 年前他在諮詢公司啟動資料 AI 業務時,有創始人當場說"我只要自然的,不要人工的"就走出會議室。今天 AI 已重塑工作。他舉諮詢業自身為例:編碼工作過去由本地團隊做(insource),後來因成本壓力外包到海外卓越中心(outsource),現在又通過 AI 代理回到本地——演變成"misource",每位員工配 1-2 個 AI 代理同步幹活。

他用"first mile / middle mile / last mile"框架批評政策。AI 戰略 2.0 的迭代值得肯定,但中段是企業技能未來——每個行業 AI 成熟度不同,他建議建立"AI 準備指數",參考早期 MCCI 數字準備指數讓 CEO 評估自己處於哪個象限。最後一公里是政策傳播。技能未來過去使用率僅約 25%,完全用完不到 10%,前三大用途是插花、韓語、汽車課程——這暴露了政策意圖與實際使用的錯位。蓋洛普 140 國 15.5 萬人調查顯示 70% 把風險等同於危險,只有 30% 看作機會;Ruven 認為通用基礎再培訓的關鍵不只是技能,而是把風險看作機會的心態。

被忽視的群體不是老年人(那已有不錯的專案),而是非傳統群體:全職父母、35-49 歲的"夾心代"——他們因生育推遲而同時照顧年幼孩子和年老父母,根本沒空再培訓。Ruven 建議借鑑日本的微型工作平臺、丹麥的 flex security、以及斯堪的納維亞利用 AI 幫工人識別在哪些相鄰行業可以快速轉型。他提出"榮譽激勵"——蒙古給四個孩子以上的家庭頒獎章,沒有任何經濟補貼,純粹是榮譽與認可——並認為這種橫向信任和代際聯結,才是"我們優先"社會契約的真正催化劑。

字幕語言： zh-Hant · 抓取日期： 2026-05-02

[音樂] 你的工作會被人工智慧取代嗎？或者真正的問題是，你的國家準備好了嗎？隨著人工智慧的重塑，新加坡面臨著一個關鍵挑戰。我們如何裝備公民以實現繁榮？以及[音樂]公共政策必須如何演變，以重新定義政府、企業和工人之間的社會契約？歡迎回到《政策解讀》，在這裡我們解讀塑造未來的理念、故事和[音樂]人物。今天我們邀請到了李光耀公共政策學院助理教授魯本博士。[音樂]他的研究聚焦於信任、社會韌性以及塑造技術的敘事。我們將共同探討[音樂]人工智慧時代的未來工作，以及新加坡必須做些什麼才能保持領先。歡迎你，魯本。感謝你的加入。>>謝謝你，蘇巴。很高興來到這裡。很好，我們開始吧。

我今天很興奮能和你談論人工智慧，因為黃循財總理在最近的集會上也談到了這個話題，對吧？那麼，讓我們開始吧。>>哪些型別的工作在新加坡最容易受到人工智慧的衝擊？>>謝謝，這是個很好的問題。正如你正確提到的，黃循財總理在他的演講一開始就花了大量時間談論人工智慧。這並不常見，通常我們談論的是制定宏觀議程，但他直接切入了塑造我們社會的力量。我認為非常重要的是要理解，這場人工智慧運動是範式轉變，一切都將因此改變，但同樣重要的是要明白，這並非一夜之間發生的。

實際上，這種變化早在10到20年前就已經開始了。你知道，在加入李光耀公共政策學院之前的兩個職業生涯階段，我曾幫助一家大型諮詢公司啟動他們的資料和人工智慧業務，大約是在15到20年前。那時，沒有人知道什麼是人工智慧。事實上，我們為一家企業集團準備了幾個月的演示，建議他們考慮實施人工智慧。我們準備了幾個月，然後去到一個大房間，企業集團的創始人也在場。我作為專案主管站起來開始講人工智慧。不到一分鐘，那位創始人就站起來說，我們不想要任何人工的東西，我們只要自然的東西，然後他就走出了房間。

所以幾個月的準備工作都白費了。但快進到10到15年後，到了2022年，ChatGPT進入了公眾視野。我記得是2022年11月。從那以後，幾乎每天都有關於人工智慧的討論。從沒人知道人工智慧是什麼，到我只想要自然的東西，不要人工的，再到現在幾乎每個人都在談論人工智慧，人工智慧的敘事幾乎爆炸式增長。>>我意思是，我們每天都在使用人工智慧。>>完全正確。>>某種形式的人工智慧。>>完全正確。所以，我認為根本的問題是，人工智慧將如何改變工作？我認為工作將以多種方式被改變。我舉個例子，我以前做過的工作。

我曾在政府和企業的資料戰略諮詢領域工作，大約是10到15年前。那時，編碼非常重要，但由於成本壓力，編碼開始被外包到海外的卓越中心。過去我們是內部完成的，但成本較高，後來開始外包。現在我看到我們正在迴歸。如今，編碼工作可以通過人工智慧以更具成本效益的方式完成，因此不再需要外包。我們正在從外包迴歸內部，甚至向混合外包轉變。實際上，我與大型諮詢公司交流時，他們都有所謂的人工智慧代理。

每個顧問或員工配備一到兩個人工智慧代理，非常忙碌。這就是混合外包。如果我需要完成某些工作，以前我會利用不同的時區讓他們做。現在是人工智慧代理在做。這是根本性的顛覆。這意味著工作中的任務組合將發生變化，招聘填補這些職位的人也會不同。我認為這是非常根本的。

另外，我想提一點，幾年前我為新加坡技能未來做過一個專案，試圖瞭解如何推動新加坡人進入領導層頂端，如何讓更多新加坡人成為財富100強公司的CEO。我採訪了多位CEO，得到的一個印象深刻的觀點是，這位CEO告訴我，新加坡人很擅長找到問題的答案，如果給他們一個問題，他們能很好地找到答案，但他們不太擅長提出問題。

但如果你考慮人工智慧革命，尤其是我們最熟悉的ChatGPT，它的核心就是提問。沒有提問，人工智慧無法為我們工作。>>沒錯。我認為關鍵在於提示。>>完全正確。所以，我認為將會有一個根本性的轉變，不僅是如何找到問題的答案，更是如何提出正確的問題。>>我覺得你提到技能未來很棒，因為這引出了下一個話題。新加坡有技能未來，現在又有人工智慧戰略2.0，這些夠嗎？

永遠不夠，因為我們談論的是數字革命，而政策是演進的，演進永遠趕不上革命。所以永遠不夠，但我們必須盡力而為，不僅要被動應對，還要在政策制定和情景規劃中更加主動。你正確提到了人工智慧戰略2.0，向新加坡政府致敬。他們在2023年推出了人工智慧戰略2.0，並不斷迭代。就在我來和你談話之前，我查看了最新的迭代，是2025年8月釋出的。向新加坡政府致敬，他們非常前瞻性，並持續迭代人工智慧戰略。

但我認為我們需要明白，人工智慧戰略只是第一階段。我們還需要考慮中間階段和最後階段的情況，因為如果中間和最後階段沒有落實，第一階段也無法帶我們到達目的地。關於中間階段，我想到幾個方面。新加坡最大的僱主之一是中小企業部門，所以中間階段必須聚焦於所謂的企業技能未來。早期的技能未來給個人一定的技能積分，讓他們學習自己想學的技能，但有時這些技能與職業提升關係不大。

第二或第三階段則聚焦於企業技能未來積分。我認為這是正確方向，因為不同部門在人工智慧實施、接受度和適用性方面處於不同成熟度階段。畢竟，我們不希望僅僅為了實施人工智慧而實施，必須有目的性。它是否降低成本？是否增加收入？所以中間階段需要採取非常行業化的方法，首先是瞭解人工智慧的準備度。

呃，以前有一個數字準備指數，當時我會說是MCCI，或者現在的MDGI。所以我認為同樣地，建立一個我們稱之為人工智慧準備指數是很好的，這樣任何公司，任何成員，CEO都可以做這個準備指數，來了解自己實際上處於哪個象限，以及需要做什麼才能進入人工智慧實施的下一個象限。然後，我得到的方案將會和你的公司非常不同，比如你的公司可能已經在人工智慧方面成熟，現在想加速到下一個階段。因此，你能實施的方案和所需的技能組合與我相比是非常不同的。這本質上是一種“不同的人用不同的方法”的策略。所以我認為這確實是值得思考的事情。也就是說，讓我們談談這到底意味著什麼，對吧？

例如，在餐飲行業，我可能經營一家餐廳或咖啡館。你知道的，可能我早上8:30開門，凌晨5:30關門。通常午餐後和晚餐前這段時間，基本上沒人來。所以，可以有一個人工智慧引擎，考慮我掌握的顧客來訪資料等等。然後我可以向這個智慧聊天機器人提問，比如我是否應該在下午2:30到4:30之間開門，或者應該什麼時候開門。這樣我就可以在沒人來的時間段節省成本，但晚上可能還有潛力。

所以，諸如此類的事情，我認為人工智慧是能夠做到的，但我們需要為不同的行業連線各個點，因為它們需要不同的東西，即使是對於更大的公司，比如電梯維護。

嗯，有很多討論關於我們有多少部電梯，我想我們在公共住房中大約有28,000到30,000部電梯，對吧，而電梯故障是非常難處理的，因為人口老齡化，我需要去醫院，我坐輪椅，行動不便，諸如此類，所以保持電梯執行非常重要，這就是人工智慧可以發揮作用的地方。不是被動地，比如電梯壞了，我才叫電梯維修人員去修，而是我們可以更主動一些，去了解這部電梯出現故障的風險，並在它真正壞掉之前派維修團隊去維護。所以這就是預測性維護，對吧？

所以不同的部門需要不同的方式來讓社會變得更好，因為它們的功能不同，既有經濟方面的，也有社會方面的。這就是我所說的中間地帶——不同的人需要不同的方法。從企業的角度來看，最後一公里真正的挑戰是讓所有公民都參與進來。

現在如果你回想之前的技能未來計劃的版本，它實際上是為了職業技能提升而設計的，但幾年前，我記得有一些議會質詢，問到底有多少人使用了這些學分。 確實如此。 如果我沒記錯統計資料的話，大約只有四分之一的人實際使用了他們的技能學分，且不到10%的人完全用完了學分。但如果你看人們使用學分的前三大原因，第一是插花，第二是韓語，第三可能是汽車相關課程。 沒錯。 所以這裡似乎存在政策初衷與實際執行之間的不匹配。我認為真正重要的是彌合這一差距的政策傳播。我們如何利用政策傳播來引導人們實際使用他們的技能學分，並以一種對他們職業發展有益的方式使用它。 因此，我認為我們可以把策略看作是“第一英里”，針對不同人群採取不同方法作為“中間英里”，而政策傳播則真正推動到“最後一英里”。

我認為我們會看到我們良好政策的巨大投資回報。>> 我從你這裡學到了很多東西，比如人工智慧準備指數。>> 這真的很有趣。也許你應該從李光耀公共政策學院牽頭這個專案。還有一件事是關於你提到的最後一公里政策溝通方面。嗯，我記得當時我在做公共政策設計課程時，思考的一個政策問題是未來的，確切來說是關於如果有變化，實施的可行性到底如何。所以謝謝你給了我一個想法。>> 我覺得我們應該一起牽頭這個專案。>> 是的（笑），那我們聊完之後一起做吧，不過先繼續下一個話題。

嗯，我想問一下，新加坡是否應該探索一些新的政策理念，比如全民基本再技能培訓？>> 是的，這是一個非常有趣的想法，全民基本再技能培訓，問題是這些全民基本技能到底是什麼？這一直是一個非常具有挑戰性的問題。有一些想法浮現在腦海中。我認為首先是，我非常感興趣做全球研究，幾年前我們與蓋洛普合作，進行了迄今為止最大規模的調查研究，涵蓋了140個國家，研究人們如何看待風險。我們需要了解人們如何看待風險，然後才能更好地向他們傳達風險。一個例子是新冠疫情。風險認知會影響他們是否戴口罩等等。我們發現的情況非常有趣。

所以每次，當我們詢問時，這次大約有來自140個國家的155,000名參與者，覆蓋了全球近99.5%的人口。當我們問他們將風險與什麼聯絡起來時，70%的調查參與者實際上表示他們將風險與危險聯絡在一起，只有30%的人將風險與機會聯絡在一起。所以我認為這裡存在一個機會。我們總是把某些事情看作是危險，因此不想去做，但很少有人把它看作是機會。所以我認為，除了普遍的基本技能之外，我們還需要一種普遍的心態，一種普遍的動力，去灌輸給新加坡和世界各地的人們：是的，我們想管理風險，但我們也想看到機會。

所以我認為一旦我們看到那個機會，我們就能夠思考有哪些技能可以幫助我們加速發現機會，但當然，你知道，當涉及到人工智慧等事情時，詐騙的風險會增加。所以我認為另一件事是幫助人們更加警惕，理解我們如何平衡不落入詐騙陷阱，同時也將這場人工智慧革命視為一個機會。然後，當然我還有另一個想法，就是回到我們如何提問的問題。所以現在不再是尋找答案的問題，因為人工智慧非常擅長為我們找到答案，速度也比我們通常想到的要快得多。所以我認為其背後的根本思考是，我們如何提出問題。

所以背後是關於深度思考、深度工作，我認為這本身非常關鍵，同時還有通用技能組合>>這涉及到批判性探究，我認為這就是你需要具備的情感。另一個我想提到的是，當你提到打擊詐騙時，當然你獲得了詐騙鬥士獎，這也體現了你在資料、人工智慧等領域所做的工作。嗯，我還有另一個問題想問，我們繼續吧。

嗯，不平等和數字排斥，誰會被落下？>> 實際上，嗯，我們往往會想到，比如說，當我在思考你提出的這個重要問題時，我的第一反應是，也許是老年人之類的群體，但實際上這些是我們已有很好的舉措來照顧的人群。我們有針對老年人的數字化專案，學校裡也有非常好的相關計劃。所以我想退一步，思考一下到底是誰被忽視了。誰是那些非傳統的群體，因為這是一場革命，對吧？所以肯定會有人被忽視。我認為有兩類人群往往會被忽視。第一類是那些自願或非自願離開勞動力市場的人。

嗯，嗯，[清嗓子]我家裡有四個孩子，他們都很小。嗯，所以我妻子做出了犧牲，離開了職場，照顧我們的孩子們，正值他們成長階段，我們又開始有了更多孩子。所以我認為，比如說全職父母、全職母親、全職父親，這些可能是一群我們不想忽視的人群。另一群是自願離開工作崗位的照顧者。在社會的這個群體中，心理學家稱之為成熟成年期，年齡在35到49歲之間。嗯，我正處於這個群體，所以可以代表我的年齡段發言。我們面臨所謂的職業與照顧的雙重壓力。為什麼現在是一個緊張期？因為我們推遲了生育。

過去我們在20多歲時照顧孩子，然後可能在40多歲、50歲甚至60歲時照顧父母。但現在我們在30多歲和40歲初期還在照顧年幼的孩子，而我們的父母也晚育了。所以發生的情況是，在我們40多歲末期和50歲初期，我們也在照顧父母。我們有職業需要應對，但現在生活的不同階段交織在一起，我們必須同時照顧孩子和年長的成年人，這些都同時發生。你看，我有時間去重新學習技能嗎？我有時間考慮我的工作是否安全嗎？沒有。所以即使我還在勞動力市場，像我這樣的人也無法真正充分參與，或者說沒有多餘的時間和精力。

我認為我們可能需要在這場數字和人工智慧革命中，關注那些被落下的非傳統群體，因為這些是新出現的群體，思考如何利用生活中不同或交織的階段，確保他們不被落下。比如，我認識許多同事，傑出的資料科學家、人工智慧科學家，他們離開了崗位，因為想照顧年邁的父母或孩子。也許在他們離開之前，我們應該告訴他們，有不同的領域可以保持技能的聯絡。我們可能需要採取我稱之為“超本地化”的方法。現在每棟組屋的電梯裡都有數字螢幕，或者在組屋的投票區。

我認為應該把這些人納入進來，正如黃循財總理在最近的國慶演講中提到的，可以是社群發展理事會（CDC）、終身學習券（LE）或者代金券計劃，如果你還記得的話。但現在可能真的需要採取超本地化的方法，儘可能包容，讓這些我們以前可能沒考慮過的非傳統群體不被落下。>> 好的，謝謝你的分享。

我完全理解所謂的“夾心代”，因為我覺得我很多同齡人，包括我自己，也處於這種狀態。我認為這是一個很大的問題，很多人都能感同身受。那我們繼續看下一個問題，新加坡能從丹麥、芬蘭和韓國等國家學到什麼？>> 很多東西，這些國家充滿了好點子，有很好的政策議程和出色的政策執行。但我想先說，有時候這些最佳實踐不一定適合我們。所以重要的是借鑑這些政策理念，並加以調整，使其儘可能適合新加坡。

舉幾個例子。我們知道新加坡正處於成為超級老齡化社會的邊緣，這意味著新加坡每五個人中就有一人年齡在65歲及以上。對此，我們可以借鑑日本，他們在利用人工智慧解決方案幫助老年人保持參與方面做得非常出色。日本做得很好的一點是提供微型工作。這很有趣，因為黃循財總理最近提到的一個關鍵舉措是“你附近的工作”，這其實是非常超本地化的。日本早就有類似的“你附近的微型工作”了。

無論你身處何地，比如九州的宮崎、北海道的札幌等地，都有微型工作入口網站，基本上是線上的，你可以用手機預訂短時工作包，比如凌晨2點到5點在7-11工作3到4小時。他們讓這件事非常簡單、無縫，這已經成為一種文化。很有趣的是，我和日本同事聊過，為什麼人工智慧在日本社會如此被接受。他們告訴我一個很有趣的原因：因為漫畫。漫畫裡一直有各種人工智慧機器人或不同形式的人工智慧，這讓人們很容易接受。

所以，90多歲甚至百歲老人都記得他們小時候看過的漫畫，漫畫已經存在很久了。這幾乎讓人工智慧成為生活的一部分，從虛構變成現實。日本很棒，我記得他們在推動數字革命4.0時提出了“社會5.0”來應對數字革命4.0。我認為日本在為老齡社會實施人工智慧方面值得學習。另一個讓我想到的是丹麥，他們非常擅長幫助人們管理職業轉型，有個術語叫“靈活安全”（flex security）。

我認為在數字革命的世界裡，職業週期可能會更頻繁，人生中會經歷多種不同的工作，有時是非自願的，這意味著相比過去，職業市場更動態，但也需要大量重新學習。所以我們可以向他們學習如何幫助工人管理這些轉型。有些轉型可能是非自願的，比如被裁員，這在當前經濟中很常見；也可能是我想轉到相鄰的職業。

人工智慧解決方案很多，比如我可能想從目前的石油和天然氣行業轉到護理行業，護理行業是我們經濟增長最快的行業之一。首先了解我的技能組合，以及這些技能與護理行業的供需關係如何很重要。護理行業在過去5到10年發生了變化，10年前需求的技能和現在可能大不相同。

我不可能掌握10項技能，但瞭解哪些技能需求最高、供應最少，可以幫助我快速轉向另一個行業，人工智慧可以實現這一點。我們也執行很多這樣的模型。比如，如何知道某些職位空缺釋出了6個月都沒人應聘，這說明該技能有需求但供應不足。人工智慧可以幫助識別這些情況，斯堪的納維亞國家在這方面做得非常出色。第三個讓我想到的是氣候變化對新加坡的影響。最近天氣變化很大，我們常常想，啊，又是大雨和雷暴，我們能提前一天知道嗎？

我不知道，但我知道很多國家，比如美國和世界各地的國家，在天氣預報和現在預報方面做得很好，人工智慧可以利用衛星成像幫助預測。是的，我理解新加坡面積很小等挑戰，但這可能成為改變遊戲規則的因素，尤其是作為四個孩子的父親來說。>> 熱還是冷？其實這裡總是熱而且潮溼。>> 正是如此。那我們展望未來，新加坡下一步應該怎麼做，重新思考社會契約？>> 我認為社會契約正在變化。我非常喜歡黃循財總理提到的“我們優先”的社會理念。

嗯，所以我認為從“我們優先”的角度來看，我理解他試圖實現的是，現在新加坡政府與人民之間擁有很高的信任紅利，但如果你考慮公民與政府之間的關係，那是一種垂直信任的視角。那麼，新加坡不同多元群體之間的水平信任呢？我認為“我們優先”正是試圖培養這種水平信任，也就是不同群體之間的信任。所以我認為我們可能需要思考這種社會契約。關於這一點，也意味著我們要思考人們如何能夠互相幫助。

所以我當時在為新加坡的幾家銀行做幾個專案，試圖讓老年人更多地使用手機銀行、網路銀行。我們總是想著，嗯，MEES能做些什麼？政府能做些什麼來嘗試溝通或推動？但實際上，當我們做研究時發現，在老年人中，有些人非常喜歡科技，他們甚至會比孫輩們更早採用這些技術。

也有一些老年人，他們會想“我不想那樣做”，所以他們落後是有充分理由的，他們不想那樣做，也不太信任它。這意味著同齡人中，有些人非常熱情，有些人則不然，所以你實際上可以讓他們互相幫助，我們稱之為不同群體的交叉啟用。我認為這就是實現智慧社會的方式，我們開始橫向建立信任。 另一個讓我想到的社會契約問題是，由於數字化和人工智慧，會有大量的社會孤立。現在我們幾乎不互相交流，都是我和我的手機。所以我認為，為了應對這種社會孤立，我們需要思考如何促進更多的代際聯絡。 比如，我們能否有更多的專案或政策，將孫輩和祖輩聚集在一起，一方面共同學習人工智慧，減少社會孤立，另一方面促進代際間的情感聯結。

所以我一直在思考，如何讓一項政策或一個專案實現多重成果。>> 還有一點是，我們認為慶祝多樣性也非常重要。現在隨著人工智慧革命的到來，成功的路徑有很多。我現在幾乎可以用具備代理能力的人工智慧工具構建一個系統。所以現在創業變得非常容易。它可以是OPO（單人運營）或OMO（單人管理運營），對吧？這意味著現在有很多可能性。我認為我們需要開始思考如何建立一種社會契約，支援多樣化的路徑並慶祝它們。>> 這可以是非常離奇的，比如有人為動物或不同興趣群體設計某些東西。也可以是有四個或更多孩子的父母。我們希望慶祝這些，明白嗎？

所以，當我幾年前在蒙古的時候，我很好奇那裡的年輕人為什麼喜歡生四個或更多孩子。我意識到這是因為蒙古會給有四個或更多孩子的人頒發一枚獎章。 作為一個非常節儉的人，我的下一個問題是，嘿，如果你拿到這枚獎章，真的能享受10%的折扣嗎？你看到了嗎？ 他們顯然說，不不不，這只是為了榮譽和榮耀。 看吧， 所以是榮譽和榮耀。我完全沒想到這一點。 完全正確。因為我們總是在考慮用什麼經濟激勵來推動行動，對吧？ 但在這裡，我把它稱為榮譽激勵，幾乎不涉及金錢。

但是>>你通過榮譽和認可來推動人們的行為。>>我覺得我們需要做更多這樣的事情。這實際上將成為催化劑，促進建立一個更加凝聚的社會。我認為這可以成為我們社會契約的態度和策略。我非常喜歡你提到的內容，比如人工智慧準備度，比如確保我們不讓任何人掉隊，以及我們如何制定政策來實現這一點，尤其是關於政策溝通的部分，確保我們在人工智慧時代依然是一個更友善的社會，這一點體現得很清楚，所以我非常享受這次討論。>>謝謝，我也非常享受這次交流。>>非常感謝你，Ruven博士。人工智慧不僅僅會取代工作崗位，它正在重新定義我們對政府、僱主和社會的期望。

對於新加坡來說，挑戰不僅在於重新培訓工人技能，還在於重新構想社會契約，以確保每一位公民都能在快速發展的智慧國家中茁壯成長。感謝魯本博士的見解，也感謝您的收聽。敬請期待我們下一期的《政策解讀》。