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新加坡的 AI 路線：先解決實際問題，再讓更多人受惠
楊莉明表示，新加坡運用 AI 偵測貨運異常與詐騙跡象、分流民眾意見；近七成公務員也用 AI 分析資料及準備草稿，但仍須為最終決策負責。 為改善 AI 對東南亞語言與文化的掌握，新加坡推動 SEA LION 模型及 Project ATLAS，協助建立代表性不足語言的 AI 就緒資料集。
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研究答案
重點整理
- 楊莉明表示，新加坡運用 AI 偵測貨運異常與詐騙跡象、分流民眾意見；近七成公務員也用 AI 分析資料及準備草稿，但仍須為最終決策負責。
- 為改善 AI 對東南亞語言與文化的掌握，新加坡推動 SEA LION 模型及 Project ATLAS，協助建立代表性不足語言的 AI 就緒資料集。
- 她主張各國不必都自行打造最前沿模型，也應獲得支援，將 AI 調整至符合當地語言、文化與需求。
AI 提示詞
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Singapore’s Minister for Digital Development and Information Josephine Teo tell a United Nations General Assembly platform about Si. Article summary: At Digital@UNGA on 21 September 2026, Josephine Teo presented Singapore’s approach as using AI for practical public benefit, keeping humans accountable, and ensuring that more countries and communities can participate—no. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
新加坡的 AI 路線，重點不在追逐最大、最強的模型，而是把技術用在具體公共服務上，同時讓不同國家與社群都能參與。新加坡數位發展及新聞部長楊莉明於 2026 年 9 月 21 日在 Digital@UNGA 發言時，提出這項主張，並強調 AI 的使用仍須有人負責。 3
從街燈故障到貨運與防詐
楊莉明舉例，新加坡以機器學習分流民眾通報，讓損壞的鞦韆或故障路燈等意見能更快送到相關政府部門；在邊境，AI 協助從數以百萬計的貨運中找出異常；防詐方面，則用來辨識網路釣魚與冒充身分的跡象。 3
她也表示，近七成公務員會使用 AI 分析資訊、準備草稿。不過，使用 AI 並不代表把責任交給系統：公務員仍須對最終成果負責。 3
這些例子呈現的，是把 AI 用於日常政府工作，而不是只以模型規模或技術能力衡量它的價值。
讓 AI 更聽得懂在地語言
楊莉明指出，在東南亞使用 AI 時，一項挑戰是模型未必能充分理解當地語言、口音與文化。新加坡的開放 SEA-LION 模型，旨在更貼近區域語言與文化脈絡，也支援多語言語音及語碼轉換——也就是在對話中切換不同語言。 3
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她並提到 Project ATLAS。這項計畫由新加坡與蓋茲基金會、Google 及聯合國開發計畫署合作，目標是為代表性不足的語言建立適用於 AI 開發的資料集，以補足訓練與調整 AI 系統所需的資料缺口。 3
不必每個國家都打造最前沿模型
楊莉明的另一項主張是，應協助各國依自身語言、文化與需要調整 AI，而非要求每個國家都自行打造最前沿模型。她認為，讓更多人受惠，也可以從在地化與適應既有技術做起。 3
在區域合作方面，新加坡透過「小國論壇」（Forum of Small States）的數位支柱分享數位發展經驗。該論壇由 108 個小國組成。 11
AI 成功與否，不只看模型有多強
楊莉明的發言可歸納為三項優先方向：讓 AI 解決實際問題、建立公眾信任以支持長期使用，以及擴大參與。她提出的衡量標準是 AI 能賦能多少人，而不只是機器變得多強大。 3
上述案例與數字來自楊莉明的發言，反映的是新加坡政府對相關措施的描述，並非對各項措施成效的獨立評估。
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楊莉明表示，新加坡運用 AI 偵測貨運異常與詐騙跡象、分流民眾意見；近七成公務員也用 AI 分析資料及準備草稿，但仍須為最終決策負責。
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楊莉明表示，新加坡運用 AI 偵測貨運異常與詐騙跡象、分流民眾意見；近七成公務員也用 AI 分析資料及準備草稿，但仍須為最終決策負責。 為改善 AI 對東南亞語言與文化的掌握，新加坡推動 SEA LION 模型及 Project ATLAS，協助建立代表性不足語言的 AI 就緒資料集。
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她主張各國不必都自行打造最前沿模型，也應獲得支援，將 AI 調整至符合當地語言、文化與需求。