AI Influence Profile
Yeo Wan Ling
一句话定位
国会议员。2022–2026 年间在 6 场 AI 相关国会辩论中发言，议题集中于 AI 与就业、AI 经济与产业。
国会 AI 发言记录（6）
人工智能（AI）转型不容无就业式增长（主辩论）
2026-05-06 · 第 15 届国会
5月6日国会续辩职总秘书长黄志明提出的"人工智能转型不容无就业式增长"动议，约20名议员发言，是第15届国会迄今最具分量的AI辩论。动议要求承认AI的经济变革力量，把增长锚定在公平、韧性与人人有机会，装备工人与企业，确认新加坡不容无就业增长。执政党与工运议员聚焦岗位重设计、公司培训委员会（CTC）与新设的三方就业理事会；工人党议员全数支持动议但另提结构方案：严燕松倡全民AI股权基金（成年公民每年500新元分红加在职培训基金），Andre Low主张无收入上限的裁员保险、再培训税收抵免与"AI收益审计"，Kenneth Tiong呼吁高端AI工具全民可及。人力部长陈诗龙驳斥工人党方案是"和解金"而非赋权，引人力部调查称采用AI企业仅约6%裁员，承诺研究提高求职者援助收入门槛并推动更早裁员通报。朝野最终均表态支持动议。
不容无就业增长的人工智能（AI）转型（辩论总结）
2026-05-06 · 第 15 届国会
"AI转型不容无就业增长"动议辩论5月6日进入收尾。澄清环节中，工人党议员刘吴扬强调强社会安全网与鼓励国人拥抱AI并非零和；严燕松为其"全国AI公平基金"辩护，称该基金不是"对失败的补偿"、近半资金将直接投资工人技能，并追问政府如何让工人结构性分享AI生产力红利，人力部长陈诗龙回应分享方式是"实际收入的提升"，新加坡劳动力发展局（SWDA）将设明确KPI，把企业劳动力培训配套与职位重设计同实际工资和职业发展挂钩。工人党Kenneth Tiong质疑技能创前程课程质量、主张普及前沿AI工具；Mark Lee则质疑其"AI裁员90天强制通知"提案在渐进式转型下难以操作。杨涴凌追问AI补助是否强制绑定职位重设计，政务部长Jasmin Lau表示方向已定、细节将与三方伙伴商定。黄志明总结这场历时7小时18分钟、24场发言的辩论，支持把求职者援助计划合格门槛升至PME中位月入约8,400新元，表明职总对援助形式持开放态度，动议最终获国会一致通过。
2026人力部供给委员会辩论：AI时代的劳动力与职业韧性
2026-03-03 · 第 15 届国会
人力部供给委员会辩论是预算案中AI与劳动力议题的核心战场。部长陈诗龙指出AI正在改变工作本质——不仅是做什么工作，还包括工作如何组织、技能如何构建、职业如何演进。核心关切：(1)AI是颠覆者(gamechanger)——可增强也可替代工人，取决于工作和岗位如何重新设计；(2)SkillsFuture参与已超60万人，458,000+新加坡人使用了SkillsFuture学分；(3)要求将"岗位重新设计"升级为"人+AI岗位重新设计"，运用设计思维整合AI与人类判断力、同理心和创造力；(4)中年PME面临更高风险，需要将职业健康(career health)主流化、预防化和个性化；(5)生成式AI对白领职业的风险高于手工技能型岗位。议员关切：2016年首推的产业转型蓝图（ITM）须升级为提供AI驱动的业务流程重设计、劳动力转型时间表与可信的转岗路径；杨涴凌强调2026年扩大非传统来源职业列表（NTS-OL）须配套生产力挂钩条件——本地员工结构化培训、外籍员工技能转移、岗位重设计；受委议员Terence Ho警示"AI鸿沟"风险，建议向成熟工人限时免费/补贴、向低收入新加坡人长期补贴Premium AI工具（每月20-30美元档）；林志蔚（Jamus Lim）警告agentic AI威胁初级岗位，建议把GRIT计划机制化为国家级入职培训补贴。
劳动力市场复苏与保障措施
2025-03-06 · 第 14 届国会
议员质询疫情后就业恢复、通胀压力及弱势群体保障。人力部部长回应新加坡失业率降至2.8%，通过技能培训、渐进式工资模式及退休保障等多项措施支持不同年龄和弱势群体就业，强调收入增长超过通胀，整体劳动力市场稳健。核心争议聚焦于如何持续提升低收入者福利及应对全球经济不确定性。
新加坡劳动力老龄化挑战
2023-03-01 · 第 14 届国会
议员质询新加坡劳动力老龄化及人口结构变化对经济的影响，指出部分行业老年员工比例高，未来劳动力可能快速流失。强调技术变革与工作态度转变带来的挑战，呼吁政府关注灵活工作安排。政府回应未见，核心争议在于如何应对老龄化与技术变革带来的就业结构调整。
国防部医疗分类系统优化
2022-03-03 · 第 14 届国会
议员质询国防部关于更新医疗分类系统的进展，关注如何实现更全面的服役能力评估及岗位匹配。政府回应该系统旨在提升人力资源运用效率，结合服役者技能与职业背景。核心争议在于如何确保评估的全面性及实际部署中技能的合理匹配。