不過，Meta並非只是「縮減規模」。公司同時把約7,000名員工調往AI相關職位，例如AI代理（agents）和AI應用開發等團隊。

這種做法反映科技行業的一個新趨勢：

• 傳統職位減少
• AI相關職位增加
• 工作結構重新設計

換句話說，AI既會創造新工作，也會淘汰部分舊工作。

銀行業同樣面對壓力

這種轉變並不限於科技公司。金融業同樣正在用AI來提升效率。

渣打銀行行政總裁Bill Winters表示，隨着AI應用增加，銀行會出現「由機器取代某些職位角色」的情況。他形容這是「以機器取代某些較低價值的人力資本」。銀行計劃在2030年前削減超過15%的後勤支援員工，作為自動化策略的一部分。

這番言論在新加坡引發爭議。前總統哈莉瑪（Halimah Yacob）批評「較低價值人力資本」的說法令人不安且貶低員工，並呼籲企業在裁員時要以尊重和人性方式對待員工。

這場爭議突顯一個敏感問題：

當AI開始取代重複性工作時，企業如何描述和處理裁員，會帶來政治與社會層面的影響。

新加坡的策略：全民再培訓

面對AI衝擊，新加坡政府採取的是「一邊推AI、一邊培訓員工」的策略。

政府推出National AI Impact Programme（NAIIP），目標包括：

• 三年內協助 10,000間企業 採用AI
• 培訓 100,000名員工 在工作中應用AI工具

這個計劃是新加坡國家AI戰略的一部分，希望將AI能力滲透到金融、法律、中小企等多個行業。

政府的目標並不是把每個人都變成AI工程師，而是培養所謂的「AI雙語人才（AI‑bilingual workers）」——既懂自己專業領域，也懂如何利用AI改善工作流程的人才。

這與新加坡長期經濟策略一致：

盡早採用新科技，同時把勞動力轉移到更高價值的工作。

政府呼籲企業「升級職位」而非只裁員

新加坡政府亦向企業發出明確訊號：AI不應只用來減成本。

副總理顏金勇（Gan Kim Yong）表示，銀行與金融機構應利用AI來創造更好的職位並培訓員工，而不是單純裁員。

這反映一個政策難題：

政府可以提供培訓，但企業最終決定是否保留或重新設計職位。

如果企業把AI帶來的效率完全轉化為減少人手，那再培訓的效果就會大打折扣。

最大挑戰：速度

經濟學家指出，問題的關鍵其實是速度差距。

• AI自動化可以很快落地
• 再培訓與職位重設通常需要更長時間

即使大型培訓計劃成功，也未必能確保失去工作的員工立即找到新職位。結果取決於幾個因素：

• 公司是否重新設計工作流程，讓員工管理或監督AI
• AI新產品和服務是否創造新的就業需求
• 再培訓是否真正帶來工作轉型，而不只是取得證書

如果AI主要用來削減重複性工作，而不是創造新職位，再培訓計劃就可能追不上變化。

AI與就業：未來可能是「混合局面」

新加坡一直被視為全球在AI轉型準備方面最積極的國家之一。結合國家AI政策、企業激勵和大規模人才培訓，這套策略在亞洲屬於最進取的一批。

但最近的裁員潮亦提醒一個現實：

跨國企業的全球策略，往往能比政府政策更快改變本地就業市場。

因此未來很可能不是「AI取代工作」或「AI創造工作」的單一故事，而是持續的結構轉變：

• 重複性任務相關職位減少
• 與AI管理、應用及開發相關的職位增加

最終，新加坡再培訓策略是否成功，取決於一件事——企業是否願意像導入AI一樣快速地重新設計工作。

不過，Meta並非只是「縮減規模」。公司同時把約7,000名員工調往AI相關職位，例如AI代理（agents）和AI應用開發等團隊。

這種做法反映科技行業的一個新趨勢：

• 傳統職位減少
• AI相關職位增加
• 工作結構重新設計

換句話說，AI既會創造新工作，也會淘汰部分舊工作。

銀行業同樣面對壓力

這種轉變並不限於科技公司。金融業同樣正在用AI來提升效率。

渣打銀行行政總裁Bill Winters表示，隨着AI應用增加，銀行會出現「由機器取代某些職位角色」的情況。他形容這是「以機器取代某些較低價值的人力資本」。銀行計劃在2030年前削減超過15%的後勤支援員工，作為自動化策略的一部分。

這番言論在新加坡引發爭議。前總統哈莉瑪（Halimah Yacob）批評「較低價值人力資本」的說法令人不安且貶低員工，並呼籲企業在裁員時要以尊重和人性方式對待員工。

這場爭議突顯一個敏感問題：

當AI開始取代重複性工作時，企業如何描述和處理裁員，會帶來政治與社會層面的影響。

新加坡的策略：全民再培訓

面對AI衝擊，新加坡政府採取的是「一邊推AI、一邊培訓員工」的策略。

政府推出National AI Impact Programme（NAIIP），目標包括：

• 三年內協助 10,000間企業 採用AI
• 培訓 100,000名員工 在工作中應用AI工具

這個計劃是新加坡國家AI戰略的一部分，希望將AI能力滲透到金融、法律、中小企等多個行業。

政府的目標並不是把每個人都變成AI工程師，而是培養所謂的「AI雙語人才（AI‑bilingual workers）」——既懂自己專業領域，也懂如何利用AI改善工作流程的人才。

這與新加坡長期經濟策略一致：

盡早採用新科技，同時把勞動力轉移到更高價值的工作。

政府呼籲企業「升級職位」而非只裁員

新加坡政府亦向企業發出明確訊號：AI不應只用來減成本。

副總理顏金勇（Gan Kim Yong）表示，銀行與金融機構應利用AI來創造更好的職位並培訓員工，而不是單純裁員。

這反映一個政策難題：

政府可以提供培訓，但企業最終決定是否保留或重新設計職位。

如果企業把AI帶來的效率完全轉化為減少人手，那再培訓的效果就會大打折扣。

最大挑戰：速度

經濟學家指出，問題的關鍵其實是速度差距。

• AI自動化可以很快落地
• 再培訓與職位重設通常需要更長時間

即使大型培訓計劃成功，也未必能確保失去工作的員工立即找到新職位。結果取決於幾個因素：

• 公司是否重新設計工作流程，讓員工管理或監督AI
• AI新產品和服務是否創造新的就業需求
• 再培訓是否真正帶來工作轉型，而不只是取得證書

如果AI主要用來削減重複性工作，而不是創造新職位，再培訓計劃就可能追不上變化。

AI與就業：未來可能是「混合局面」

新加坡一直被視為全球在AI轉型準備方面最積極的國家之一。結合國家AI政策、企業激勵和大規模人才培訓，這套策略在亞洲屬於最進取的一批。

但最近的裁員潮亦提醒一個現實：

跨國企業的全球策略，往往能比政府政策更快改變本地就業市場。

因此未來很可能不是「AI取代工作」或「AI創造工作」的單一故事，而是持續的結構轉變：

• 重複性任務相關職位減少
• 與AI管理、應用及開發相關的職位增加

最終，新加坡再培訓策略是否成功，取決於一件事——企業是否願意像導入AI一樣快速地重新設計工作。