然而，Meta的策略並非單純縮減規模。公司同時將約7,000名員工轉調到與AI相關的部門，例如AI代理（agents）與AI應用產品的開發團隊。

這反映出一個越來越普遍的趨勢：

• 傳統職位減少
• AI相關職位增加
• 工作內容被重新設計

換句話說，AI既會創造新職位，也會淘汰部分既有角色。

金融業也面臨同樣壓力

這種變化不只出現在科技產業，金融業同樣正在經歷AI帶來的結構調整。

渣打銀行（Standard Chartered）行政總裁Bill Winters表示，隨著AI的使用增加，銀行將出現「為機器讓位的職位減少」。該銀行計畫在2030年前削減超過 15% 的支援部門員工，作為自動化轉型的一部分。

他的言論也引發爭議。Winters在談到受影響職位時使用了「較低價值的人力資本（lower-value human capital）」的說法。新加坡前總統哈莉瑪（Halimah Yacob）批評這樣的表述「令人不安且貶低人」，並呼籲企業在裁員時以更人性與尊重的方式對待員工。

這場爭論突顯了一個更深層的問題：當AI取代例行性工作時，企業如何描述與處理裁員，已不只是經濟問題，也牽涉社會與政治層面的敏感度。

新加坡的對策：大規模再培訓

面對AI浪潮，新加坡政府採取「同時推動AI與培訓勞動力」的策略。

政府推出的 國家AI影響計畫（National AI Impact Programme，NAIIP），目標是在未來三年：

• 協助 10,000 家企業導入AI
• 培訓 100,000 名員工在工作中使用AI工具

該計畫是新加坡「國家AI策略2.0」的一部分，目的是讓AI能力深入各行各業，包括金融、法律、會計與中小企業。

政策制定者的目標並不是讓所有人都成為機器學習工程師，而是培養所謂的「AI雙語人才（AI‑bilingual）」——既懂自身專業，也能實際運用AI工具來改善流程與提升生產力。

這延續了新加坡一貫的經濟模式：及早採用新技術，同時協助勞動力轉向更高價值的工作。

政府呼籲企業用AI「升級工作」

新加坡領導層也公開呼籲企業，不要只把AI當作削減成本的工具。

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提升員工技能，而不是單純裁減人力。

但這也揭示了一個政策困境：政府可以提供培訓與補助，最終是否保留或重新設計工作，仍由企業決定。

真正的挑戰：速度

經濟學家指出，問題不一定在於是否有培訓計畫，而在於速度差距。

• AI可以迅速自動化任務
• 但再培訓與職位重設往往需要更長時間

即使是大型培訓計畫，也不能保證所有被取代的員工都能立刻找到新角色。成功與否取決於幾個因素：

• 企業是否重新設計工作流程，讓員工監督或協作AI
• AI新產品與服務是否創造新的勞動需求
• 培訓是否真正帶來職位轉換，而不只是取得證書

如果企業主要把AI用來削減例行性工作層級，而不是創造新角色，政府的勞動力計畫就可能難以追上。

AI與就業：不會只有單一結果

在全球範圍內，新加坡常被視為對AI衝擊準備最充分的國家之一。從國家AI政策、企業補助到大規模技能培訓，其策略在亞洲屬於最積極的一類。

但最近的裁員事件也提醒人們：跨國企業的全球策略，往往能比國家政策更快改變當地就業市場。

因此，新加坡未來的就業變化很可能不是「工作消失」或「工作被保住」的二選一，而是一個持續轉型的過程：

• 以例行任務為主的職位逐漸減少
• 與AI管理、應用與開發相關的工作逐漸增加

最終，再培訓能否跟上AI浪潮，很大程度取決於企業是否願意像推進自動化那樣快地重新設計工作本身。

然而，Meta的策略並非單純縮減規模。公司同時將約7,000名員工轉調到與AI相關的部門，例如AI代理（agents）與AI應用產品的開發團隊。

這反映出一個越來越普遍的趨勢：

• 傳統職位減少
• AI相關職位增加
• 工作內容被重新設計

換句話說，AI既會創造新職位，也會淘汰部分既有角色。

金融業也面臨同樣壓力

這種變化不只出現在科技產業，金融業同樣正在經歷AI帶來的結構調整。

渣打銀行（Standard Chartered）行政總裁Bill Winters表示，隨著AI的使用增加，銀行將出現「為機器讓位的職位減少」。該銀行計畫在2030年前削減超過 15% 的支援部門員工，作為自動化轉型的一部分。

他的言論也引發爭議。Winters在談到受影響職位時使用了「較低價值的人力資本（lower-value human capital）」的說法。新加坡前總統哈莉瑪（Halimah Yacob）批評這樣的表述「令人不安且貶低人」，並呼籲企業在裁員時以更人性與尊重的方式對待員工。

這場爭論突顯了一個更深層的問題：當AI取代例行性工作時，企業如何描述與處理裁員，已不只是經濟問題，也牽涉社會與政治層面的敏感度。

新加坡的對策：大規模再培訓

面對AI浪潮，新加坡政府採取「同時推動AI與培訓勞動力」的策略。

政府推出的 國家AI影響計畫（National AI Impact Programme，NAIIP），目標是在未來三年：

• 協助 10,000 家企業導入AI
• 培訓 100,000 名員工在工作中使用AI工具

該計畫是新加坡「國家AI策略2.0」的一部分，目的是讓AI能力深入各行各業，包括金融、法律、會計與中小企業。

政策制定者的目標並不是讓所有人都成為機器學習工程師，而是培養所謂的「AI雙語人才（AI‑bilingual）」——既懂自身專業，也能實際運用AI工具來改善流程與提升生產力。

這延續了新加坡一貫的經濟模式：及早採用新技術，同時協助勞動力轉向更高價值的工作。

政府呼籲企業用AI「升級工作」

新加坡領導層也公開呼籲企業，不要只把AI當作削減成本的工具。

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提升員工技能，而不是單純裁減人力。

但這也揭示了一個政策困境：政府可以提供培訓與補助，最終是否保留或重新設計工作，仍由企業決定。

真正的挑戰：速度

經濟學家指出，問題不一定在於是否有培訓計畫，而在於速度差距。

• AI可以迅速自動化任務
• 但再培訓與職位重設往往需要更長時間

即使是大型培訓計畫，也不能保證所有被取代的員工都能立刻找到新角色。成功與否取決於幾個因素：

• 企業是否重新設計工作流程，讓員工監督或協作AI
• AI新產品與服務是否創造新的勞動需求
• 培訓是否真正帶來職位轉換，而不只是取得證書

如果企業主要把AI用來削減例行性工作層級，而不是創造新角色，政府的勞動力計畫就可能難以追上。

AI與就業：不會只有單一結果

在全球範圍內，新加坡常被視為對AI衝擊準備最充分的國家之一。從國家AI政策、企業補助到大規模技能培訓，其策略在亞洲屬於最積極的一類。

但最近的裁員事件也提醒人們：跨國企業的全球策略，往往能比國家政策更快改變當地就業市場。

因此，新加坡未來的就業變化很可能不是「工作消失」或「工作被保住」的二選一，而是一個持續轉型的過程：

• 以例行任務為主的職位逐漸減少
• 與AI管理、應用與開發相關的工作逐漸增加

最終，再培訓能否跟上AI浪潮，很大程度取決於企業是否願意像推進自動化那樣快地重新設計工作本身。