# 杨莉明在彭博新经济论坛谈 AI

- 日期: 2025-11-19
- 相关方: Josephine Teo (新加坡数码发展及新闻部长) · The Straits Times
- 来源: https://www.youtube.com/watch?v=S5NeniPvDjU
- sgai: https://sgai.md/zh/videos/v014/
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## 为什么重要

杨莉明摆明新加坡放弃全栈自建,以 99% GDP 由 SME 撑起为由,把能力建设定为国策,而非卷模型军备赛

## 摘要

杨莉明在彭博新经济论坛全面讨论新加坡 AI 战略、人才培养和全球治理合作。

## 要点

- 联合国数据显示 100 多个国家在 AI 采用上严重落后,美国 30% 互联网用户网速跑不动 Zoom。
- 杨莉明强调能力建设是国家最该投入的方向——劳动力、企业、学术、政府治理多管齐下。
- 新加坡中小企业占 GDP 99%、劳动力 70%,谷歌 DeepMind 通过开源 Gemma 和工具集成降低门槛。
- 教育不再只是教师减负,而是 AI 个性化学习,北爱尔兰试点显示每位教师每周节省 10 小时。

## 全文

© The Straits Times — 仅供引用。

我们这个时代的技术革命，伴随着数万亿美元的经济价值，至少人们是这么说的。问题是，根据联合国的数据，全球有一百多个国家远远落后，甚至根本没有接近采用阶段，其中许多国家位于全球南方。还有一点是在美国，30%的互联网用户使用的网速甚至不够支持Zoom视频会议。换句话说，全球数十亿人面临在这场人工智能革命中被落下的风险。那么，问题出在哪里？如何弥合这道鸿沟？又如何足够快速地弥合这道鸿沟？因为这是一项发展非常迅速的技术。Laya，我们先从你开始。如何让尽可能多的人获得人工智能的接入，并且做到规模化？先从简单的问题开始。

[笑声]嗯，我们有20分钟。你知道，这实际上是非常重要的事情。我们必须确保在构建人工智能时，考虑到这项技术的全球影响。这部分意味着如何以全球视角来开发模型。这不是我们可以事后考虑的事情。例如，我们在新加坡所做的一项工作是与AI Singapore合作，确保东南亚语言得到充分代表。这意味着我们会拿出一个开源模型，先确保数据准确，然后对模型进行微调，并将其提供给更广泛的用户。对我来说，人工智能不是一项有国界的技术。你发布一个模型，它就会在全球范围内可用。

因此，我们必须考虑从接入、识字率，到让模型易于交互的所有方面，比如从一开始就让它支持多模态——这也是我们在Gemini项目中做的，你可以与它对话、输入文字、拍照，并且能够用多种语言操作，能够转换输出，从而降低人们使用的门槛。虽然还有很多工作要做，但我们很高兴看到进展，这一切都得益于我们与当地生态系统的合作，他们帮助实现了最后一公里的接入。但巨大的障碍依然存在，比如基础设施，人工智能基础设施至关重要，计算能力等因素将决定并塑造谁能真正获得人工智能的全面接入。

我认为，如果你把世界划分为人工智能的“有”和“无”，很少有国家能够拥有理想的、完善的人工智能生态系统。这是既定事实，是现实，我认为这不会改变。但我也认为我们并非没有主动权。在我们各自的国家内部，我们确实有能力重塑局面。值得重塑的领域之一是投资基础设施，推动其实现。你可能无法独自完成，但有世界银行、国际货币基金组织，甚至联合国开发计划署等组织非常关注这个问题，并积极提供帮助。

同时，你还需要考虑为技术的负责任使用创造合适的条件。因此，在适当的时候建立监管框架是每个国家都可以考虑的事情。但在我看来，最重要的干预领域、最值得努力的地方，也是你必须发挥最大主动权的地方，是真正发展能力。能力必须以整体方式来考虑，包括劳动力能力、企业能力、学术界能力，甚至政府内部的人工智能治理和使用能力，以及各种能力，比如创业能力、工程能力。

为了让一个国家的公民能够从人工智能中受益，并拥有最佳的前进机会，需要建立一整套能力。你是否总能赶上其他国家的步伐？也许能，也许不能，但这不应该阻止我们尝试。>>我们可以尝试接入。如果你看看我们从中小企业那里听到的反馈——它们占新加坡经济GDP的99%，占劳动力的70%——他们说成本太高了。GPU和云计算资源的成本上升，我们知道谷歌已经考虑到了这一点。你们如何与中小企业合作，帮助他们应对这些困难？嗯，在谷歌DeepMind工作时，我们是谷歌产品的人工智能创新引擎。

所以我们正在与谷歌的同事们合作，研究如何将我们的人工智能工具整合到现有项目中。在某种程度上，我希望我们能重新定义人工智能——如果它是一个好的功能，确实有用，它就应该成为日常工作流程的一部分。所以第一步是让它真正整合进来，消除障碍。但也有降低识字门槛的需求。过去几年看到有这么多不同的资源可用，能够使用这项技术，确实令人惊讶。第一是整合进来。

第二是消除障碍，比如扩大上下文窗口，也就是提示窗口，让你能够以自然的方式输入大量信息。第三是确保用户具备相应的技能。部长>>我认为中小企业是非常异质的群体，没有单一的方式来描述它们，采用路径也会不同。我给你讲个故事，这对我来说很鼓舞人心。那是路边一个不起眼的小店，是一家小企业，我偶然遇见他们，问他们生意如何，结果我们聊到了人工智能，他们告诉我一些出乎意料的事情。他们说人工智能帮助他们做得更好。

我问怎么帮助的？他说，我需要做促销活动，过去几年一直在做促销，有些成功，有些不太成功。结果是，我现在会去一个有人工智能助手的平台，我可以基于过去的销售记录，询问哪些促销活动更成功，这极大地帮助了我规划下一次促销。举这个例子的目的是说明，并非每个中小企业都需要自己的GPU接入。在这个案例中，甚至不需要GPU，只是一个应用程序和通过它提供的人工智能工具。还有其他中小企业，使用微调模型可能更有意义。

考虑到新加坡GDP中约有20%来自制造业，许多中小企业可能从事精密工程工作。我们现在有一个制造业人工智能卓越中心，最近开发了一个通用模型，用于数控机床的预测性维护，许多中小企业会用到它。我的意思是，我们支持中小企业的方法会多样化。有些通过大型平台提供的工具，有些通过针对特定行业和企业的专项努力。我认为更重要的是，我们如何实质性地改变企业的运营方式。

这仍然是关于平衡竞争环境的问题，市场上有不同的选择。如果你看看中国，是开源的。他们说创新更快、更便宜；而你有封闭系统。你如何权衡两者的利弊？我们理解数据安全和网络攻击的担忧，但开源系统也有其优势。是的，这实际上是我们长期以来的传统，从早期研究开始就致力于让技术开放，开发开源模型。

无论是我们称之为Gemma的项目，还是科学界广泛使用的AlphaFold，我们都致力于让其广泛可用。目前有190个国家、超过三百万的研究人员利用这些工具推动多个领域的发展，无论是在粮食安全、污染、联合国处理工业废弃物，还是理解疾病以促进治疗方面。在许多方面，这本身就降低了门槛，因为它正在实现信息的民主化访问。但我们也必须考虑到每个案例都是不同的。因此，如何在追求利益的同时管理风险，这种平衡非常重要。随着大型语言模型和多模态模型能力的提升，这带来了新的风险层面。

所以当我们发布AlphaFold——我们的蛋白质预测模型时，我们实际上寻求了该领域科学家、学者、诺贝尔奖获得者等外部专家的意见，询问风险评估结果如何，他们认为部署这项技术的正确方式是什么。因此，这种做法是基于具体情况而定的。随着人工智能变得更加通用和强大，我们正在进行额外的测试。我们今天刚刚发布了Gemini 3，它不仅是我们最先进、最尖端的模型，也是经过最多测试的模型。我认为这反映了当前技术发展的节奏，因为我们仍然面临事实准确性、推理能力和理解上下文等问题，这些问题不会马上得到解决。

所以关键在于如何平衡，确保技术的可用性，使人们能够基于此进行构建，推动他们的业务发展、经济机会和学习等，同时又能管理相关风险。 我认为，如果谈到广泛采用，能够访问开放模型非常重要。想想成千上万，甚至未来可能达到数百万的应用程序，各种各样的组织和个人都必须使用这些应用程序。如果没有开放模型的支持，我认为这将是相当成问题的。另一方面，如果谈到金融机构，或者那些拥有大量知识产权或安全顾虑的组织，期望他们仅依赖开放模型显然是不现实的。

所以我认为未来将会看到这些不同类型的访问方式的混合，我们必须尽力确保访问尽可能广泛地保持开放，如果我们希望看到广泛的采用。 >> 我想谈谈教育，但在此之前有一个投票，希望大家都能参与。问题是：人工智能将如何最严重地加剧全球不平等？A 大规模的就业岗位流失，B 权力集中在少数几家公司和国家，C 对能源的贪得无厌的需求，D 发达经济体与发展中经济体之间能力差距的扩大。在你们决定选择的同时，我们来谈谈教育。部长，我们谈论的是你必须如何为下一代做好准备。

你如何看待那些富裕国家的精英机构可能成为下一批人工智能人才来源的可能性？这种情况有风险吗？嗯，肯定会有竞争，大家都会尽力提升各自国家的人力资本质量以获取尽可能多的优势。我认为没人能阻止任何人这么做。这种努力无论有没有人阻止或推动，都会发生。我认为人们可以尝试的是确保自己具备学习的能力。我觉得在我们的教育体系中，我们确实希望确保孩子们从小就能以适当的方式接触相关内容。

嗯，我认为人工智能在我们的教育系统中的使用方式还处于试验阶段。在某种程度上，它是为了让教师更高效，能够将他们工作中较为单调的部分，比如行政工作，外包给人工智能助手。这本身并无害处，但也有些偏离了使用人工智能进行教育的真正意义。人工智能的巨大价值在于个性化学习，关注每个学习者独特的优势和不足，努力寻找方法帮助他们取得更好的学习成果。

所以，嗯，我很高兴地说，我和我的同事教育部长就此进行了深入的讨论，我们的教育部不仅将其视为支持教师的一种方式，更视为支持学习的一种方式，我认为这是我们都应该努力迈进的方向。现在，是否每个教育系统都能做到这一点呢？嗯，我想我们今天早上刚刚谈到，谷歌深度思维（Google DeepMind）已经在新加坡设立了一个研究实验室，其中一个潜在的合作领域是寻找使学习教育更有效的方法。既然我们在新加坡提出了“人工智能为公共利益，为新加坡和世界服务”的愿景，我们希望这些益处不仅惠及新加坡的学生，也有可能惠及其他地方的学生。

关于这一点，如何满足服务不足群体的需求？我是说，您是教育、再培训和技能提升的倡导者，尤其是在这些社区中。您对此有何看法？>>嗯，是的，教育对我来说非常重要。简单谈几点，我认为从教师入手在很多方面是好的。生产力方面，我们看到全球教师们真的很难跟上工作量，随着班级规模可能变大，学生中可能出现不同的技能。举个例子，我们刚刚在北爱尔兰与当地政府合作进行了一个试点项目，涉及100名教师，持续了六个月，他们平均报告每位教师每周节省了10小时的时间。这相当显著。这意味着什么呢？

这不仅仅是节省时间，更重要的是让教师能够做他们最初想做的事情，那就是将他们对某个主题的知识和热情传递给学生，这最终推动了学习成果的提升。所以我认为，如果我们能从一个不同的角度来看待人工智能与学习的问题，那就是，确实，必须从教师开始，但教师才是课堂上的魔力所在。那么，如何真正解放他们，并为他们提供工具，帮助提升学习成果，同时满足学习者在学习过程中的不同需求呢？我们每个人的学习方式都不同。无论你是视觉型学习者，还是更喜欢通过听播客来学习。

所以我认为现在我们拥有的人工智能是从一开始就具备多模态能力的，你可以用不同的方式与内容互动，你可以通过学习你最喜欢的运动来了解物理学，并且不仅仅是给出一个答案，而是能够与模型进行多轮对话。这种技术是我们认为非常重要的。所有这一切都始于将学习视为一个一流的科学问题，对吧？这不仅仅是关于物理或生物学。我们在谷歌DeepMind专注的人工智能实际上是在投资教育学，并且知道我们是从人工智能专业知识出发的。那么，谁是我们可以去交流的学习专家，确保我们的模型和人工智能开发是基于这些基础的？我们需要让人工智能更加事实化。

我们需要确保它内置了最先进的学习科学，但我们也需要与社区合作，因为归根结底，这不仅仅是将人工智能叠加在现有的教育基础设施之上。这也是重新思考我们将如何培养下一代，以及如何确保他们将其作为一个负责任使用的工具。他们不仅仅是把学习任务转嫁出去，而是真正参与其中。所以我认为这是一个领域，一是我们仍处于非常早期阶段，二是它具有极高的优先级，然后我们认为，尤其是在新加坡，拥有非凡的劳动力培训、终身学习和将教育作为文化核心价值的历史，这一点非常关键。

这是我们非常期待进一步合作的领域 >> 在接触方面。我真的很惊讶。我不久前去过越南，那里的学校让六岁的小孩就开始接触人工智能。你怎么看，什么时候是一个合适的时间，学生和孩子们应该多早开始接触人工智能？新加坡的情况是怎样的？他们的想法是什么？ >> 请定义一下“接触”的含义。

呃，仅仅能够>>观察AI生成的内容也是一种接触[笑声]>>或者>>更多的东西>>也许也是如此，对吧>>所以我的意思是，当你谈论教育时，我们应该多早开始？我也很想听听Laya的观点，关于关键是什么，最重要的一个属性是什么，我们为以AI为中心的未来需要什么>>是的，也许我会以一个家长的身份来回答，而不仅仅是作为AI领域的领导者，我有一对双胞胎女儿，我的双胞胎女儿每天都是我自然的AB实验，我有青少年女儿[笑声]，是的，谢谢，有时候我就是这么感觉的>>事实证明我有一对双胞胎女儿>>哦，你有啊，我们都穿了紫色的衣服[笑声]，所以实际上，我的双胞胎女儿给了我机会去观察，我认为这里有一个年龄的问题，比如什么是合适的年龄，但大约在八岁左右，我们发现我的一个女儿有阅读障碍，另一个女儿是传统的学习者。

我看到我的女儿经历了英国的学校系统，因为我在伦敦，我们看到她失去了自信，开始给自己贴标签，说自己不擅长学校，不擅长某些科目。作为家长，这非常痛苦。但我看到随着她进入青少年时期，她现在可以利用AI帮助自己以别人能理解的方式表达自己。她的想法一直都在，但她不知道如何以某种方式组织自己的思维，或者她现在可以把某些文本转换成播客来听，以便学习。所以我认为这不是年龄的问题，而是要建立合适的支架，真正激发人的潜力。

无论是学生、工人、小企业主，还是我作为一个时间紧张的领导者，我认为这回到一个问题：我们不仅要关注获取，还要提供合适的基础设施，最大化我们能为世界贡献的价值。我想说的是，关于AI对教育影响的问题，打开了许多未解的主题。例如，教育的一个核心目标是使人们能够通过执行他们受过训练的任务来谋生。我们在学校里做这件事，甚至在一个人离开学校后，我们还有继续教育和培训，这实际上是为了让个人能够拥有一份有收入的工作。

如果越来越多这类工作可以由AI完成，而越来越少需要我们为个人准备的培训，那么我们就必须回到最初的问题：教育的目的是什么？我们训练什么，或者我们帮助人们学习什么？所以这不仅仅是学习成果的问题，而是你首先学什么>>我不知道这个问题有没有简单的答案。但我确实认为这是一个非常值得我们投入研究的领域，更深入地理解AI对人类社会的影响，以及我们如何在人类社会中互动。例如，如果一个孩子从小就学会最好的朋友是AI聊天机器人，这对社区意味着什么？对家庭纽带意味着什么？

这要求我们做什么，要么抵制它，要么帮助个人理解在日常互动中使用AI的意义？我不知道有没有简单的答案，但我认为这些是我们必须共同努力解决的问题。顺便说一句，如果我可以说，我认为我们必须提出问题，进行公开对话和辩论，合作解决，然后我们必须找到答案，但我们必须在为时已晚之前提出这些问题，对吧？所以我们有一支伦理研究团队和儿童心理学家团队，这样我们才能真正思考如何将这些纳入其中，这不是一次性的事情，我们必须不断改进。在结束之前，我想回到投票。如果我们能再次看到投票结果，我知道它闪了很久，但我没来得及看。

如果我们能再次看到投票结果，关于AI将如何最加剧全球不平等，大多数参与者说是权力集中在少数公司和国家手中。>>让我印象深刻的是，大规模失业被排在了很低的位置，这些主要是雇主。这是一个值得[笑声]关注的点吗？>>实际上我对这个感到更有希望>>你感到惊讶吗>>雇主们不认为会有大规模失业，这是好事吧，这一定是好事。但如果你说这里大多数是雇主，那么这也许是意料之中的。

但权力集中在少数公司和国家手中，这确实令人担忧，对吧？如果你要重新表述这个问题，有没有办法重新框定这个讨论，让人们能够反驳对权力集中的担忧？那会是怎样的？我怎么看待这个问题呢？正如部长提到的，我真的很兴奋，我们正在新加坡从零开始开设谷歌DeepMind的第一个研究实验室。我认为这对思考更全球分布的存在非常重要，确保文化、语言和研究领域的代表性得到整合。

我也认为公司之间的合作非常重要，真正考虑生态系统，以一种能够让所有人受益的方式参与进来，这样公开辩论实际上让我们都承担责任，我认为这非常关键。是的，我还想补充一点，这是一个严重的问题，因为AI有很多方面需要合作。例如，制定标准，确保AI不会以非常显著的方式损害人类利益。每个国家都觉得自己在这场对话中有份额，不想被排除在最终必须制定的规则之外，我们希望如此，这也是为什么我们积极参与国际论坛，并且与同事们进行对话。

新加坡是小国论坛的召集国，几年前我们决定设立数字支柱。大家非常关注如何推进那些规模较小但也想从这项技术中受益的国家的利益，同时也想确保他们的公民不会吃亏，这仍然是一个持续的对话。很难说我们是否应该抱有希望，但这是一个我们必须认真关注的领域。>>这仍然是一个进行中的工作。Tio Laya部长，非常感谢您今天的时间。谢谢。>>谢谢。>>谢谢。谢谢。>>[音乐]>>热。热。