在利用人工智慧力量的全球競賽中，新加坡有著雄心勃勃的目標：在未來三到五年內，將其人工智慧勞動力增加兩倍以上，達到15000人，成為人工智慧廣泛應用的智慧國家，實現經濟與產業轉型，並成為全球人工智慧部署與解決方案創新的領跑者。
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人工智慧（AI）是當今世界最具變革性的技術之一，它可以為經濟、社會、生活等領域帶來巨大的潛力和機遇。
15000這個數字可實現，只是一個起點
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新加坡政府上周一（12月4日）宣布了15000人的目標，這是修訂後的國家人工智慧戰略（NAIS）的一部分，該戰略受到最近突破的推動，特別是在生成式人工智慧方面。生成式人工智慧是指利用深度學習模型，根據輸入的數據生成新的內容，如文本、圖像、音頻等。
據行業觀察人士稱，這一目標是可以實現的，他們認為這個數字是一個起點，也是創新所需的臨界質量，但他們也強調，需要超越數字，以確保工人擁有所需的技能深度以及建立跨學科聯繫的能力。
「這當然不僅僅是數字，而是更多的是具體的人才和想法。」新加坡國立大學（NUS）計算機學院的Kan Min Yen副教授說，「與信息和通信技術的其他領域一樣，一個單一的、獨特的綜合性個人可以促進我們今天所沒有的整個技術領域的發展。
將人工智慧專業人員的數量增加兩倍將有助於擴大廣度，但該領域還需要深厚的專業知識以及工業、學術界和初創企業之間的交叉聯繫。」
新加坡的人工智慧戰略是什麼？
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新加坡的人工智慧戰略旨在通過加強頂層設計以及企業與科研機構等的共同協作，建立起可理解、可信任、透明的人工智慧生態系統，這項廣泛的戰略還涉及推動公司創造和使用人工智慧、支持人工智慧初創企業、更新國家研究重點以及加強數據共享和計算能力的努力。
新加坡還旨在加速思想交流，計劃建立一個「標誌性的人工智慧網站」，以培育一個緊密聯繫的知識社區，這個網站將提供人工智慧相關的新聞、活動、課程、項目、工作等信息，以及一個在線平台，讓人工智慧從業者、研究者、教育者、政策制定者等可以相互交流、合作、學習。
新加坡重視在人工智慧領域的投資，為了加快解決具有挑戰性的人工智慧相關問題，通過「研究、創新與企業2020計劃」和「研究、創新與企業2025計劃」投資近7億新加坡元，用於設立國家級研究和創新項目，並促進人工智慧研究機構與企業間的合作，推動人工智慧技術的應用。
新加坡的人工智慧人才的「古往今來」
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在20世紀90年代和2000年代，新加坡將許多信息通信技術（ICT）工作外包給其他國家，導致本地的科技人才儲備受到嚴重打擊，如系統開發崗位流向印度，ICT 呼叫中心崗位流向菲律賓和愛爾蘭。
當然新加坡也並不是唯一一個目前缺乏人工智慧專業人才的國家。市場情報公司國際數據公司 (IDC) 8 月份的一項調查，亞太地區 35% 的公司認為：缺乏人工智慧技能是嚴重限制其評估生成式人工智慧能力的主要因素，但新加坡公司的這一數字實際上較低，僅為 22%，低於亞太地區的平均水平。
從全球範圍來看，新加坡在人工智慧人才庫方面的貢獻遠超其他國家，尤其是在先進計算技術的許多領域。
新加坡的人工智慧人才來源主要有兩個渠道：本地大學和海外工人。據教育部統計，2020年，全國六所自治大學信息與數位技術學位課程本科招生規模為3100人，但並非所有畢業生都會專注於人工智慧。
為了填補空白，新加坡推出了AI Singapore的學徒計劃，培養了近300名人工智慧從業者，他們來自不同的背景和領域；新加坡還通過簡化的就業准證制度，吸引了全球頂尖的人工智慧人才。
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新加坡在人工智慧領域的發展，也得益於其國家特性和優勢：新加坡擁有透明度、作為測試平台的適宜性以及互聯性等優勢，可以快速監管和推廣人工智慧技術，成為其他國家的榜樣；
新加坡強大的英語水平，也吸引了FAANG（前身為Facebook）、蘋果、亞馬遜、Netflix和谷歌以及Nvidia等全球公司，在新加坡設立人工智慧研發中心。此外，新加坡的高質量生活也吸引了海外人工智慧人才，使新加坡成為一個人工智慧人才的熱門目的地。
然而，新加坡也面臨著與該地區其他國家的人才競爭，以及缺乏「人工智慧就緒」基礎設施的挑戰，該地區其他國家的新興人才庫提供了「具有成本效益的增長選擇」。
根據 Nodeflair 最近的一份報告，新加坡軟體工程師的工資中位數是七個亞洲經濟體中最高的， 首席軟體工程師的平均薪資約為 6,600 新元，而馬來西亞為 2,400 新元，越南為 2,100 新元。
IDC 亞太區未來工作研究總監 Lily Phan 博士也指出，缺乏「人工智慧就緒」基礎設施，這是其市場情報公司調查的 47% 新加坡公司的限制因素。她說：「人工智慧真正發揮作用需要不同因素的結合：戰略、基礎設施、技能、治理（監管框架）、數據和文化。
人工智慧工作和培訓會是什麼樣子
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這 15,000 個人工智慧工作崗位和培訓會是什麼樣子？所需的技能以及其他領域的工人如何利用新機會？
根據NAIS 2.0報告，人工智慧的工作可以分為三類：人工智慧創造者、人工智慧用戶和人工智慧從業者。人工智慧創造者是指頂級的人工智慧人才，他們負責開發和創新人工智慧技術和算法；人工智慧用戶是指企業和普通勞動力，他們利用人工智慧技術來提高生產力和效率；人工智慧從業者是指科技工作者，他們負責創建、實施和部署人工智慧系統。
新加坡計劃在未來五年內增加的是15,000名人工智慧從業者，以滿足人工智慧部署的需求。
人工智慧的培訓則需要根據不同的角色和領域來定製。新加坡國立大學計算機學院教授Lee Wee Sun表示，人工智慧從業者需要具備軟體工程技能，來創建可以大規模維護的可靠系統，這些技能可以通過大學課程、繼續教育或在線課程等方式來學習。
新加坡國立大學副教授Kan表示，人工智慧從業者還需要對人工智慧的訓練方式及其當前的局限性有一個總體的了解，以及跨學科的聯繫，例如將人工智慧的理解與醫療保健或教育等領域的專業知識相結合。
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軟體工程師和數據分析師等已經是在數據科學和機器學習領域的專業人士，也可以向人工智慧轉型，他們只需要接受更多的培訓，就可以成為更有價值的人才。
他們需要達到的人工智慧熟練程度取決於角色，從創建大型語言模型的開發人員到開發包含應用程式編程接口（API）的產品的開發人員，鑒於人工智慧領域快速發展的性質，即使是具有軟體開發經驗的人也需要不斷學習，以確保他們的技能保持相關性。
專注於跨學科人工智慧知識的大學課程也即將推出
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對於科技公司的員工來說，由於人工智慧在業務運營中的普遍存在，人們越來越期望基本的人工智慧熟練程度成為核心技術能力。這反映在大學的課程設置中，人工智慧被納入計算機科學專業學生的核心科目。
新加坡國立大學的李教授（Lee Wee Sun）表示，新加坡國立大學每年大約 900 名計算機科學專業的學生都必須學習必修的人工智慧模塊，該大學正在為其人工智慧課程建立圖形處理單元 (GPU) 集群。
專注於跨學科人工智慧知識的大學課程也即將推出，11月，南洋理工大學宣布開設新的四年制金融應用計算學士學位課程，其中包括金融機器學習等綜合課程。
李教授表示：「通過建立強大的人工智慧生態系統，新加坡有能力成為區域人工智慧中心，我們擁有強大的教育體系，能夠培養當地人才，並且我們可以吸引該地區一些最優秀的人才。」
新加坡的人工智慧之路，是一個不斷開拓和創新的過程，也是一個與國際社會合作和共享的過程。新加坡的人工智慧之路，值得期待。
