东盟经济本已分化，人工智能或将加剧鸿沟

【新加坡】2024年，林奕平 (Lim Yi Ping) 辞去了医疗保健营销策略师的工作，投身于一个未知领域，他赌人工智能 (AI) 将会带来回报。

这位34岁的单身新加坡人参加了多个人工智能课程，每天花费长达八小时来试验各种工具。他自学了如何进行实时演示，展示如何自动化工作流程并以企业口吻生成内容。

这场赌博成功了。今年早些时候求职时，他参加的四次营销岗位面试中，有三次都收到了录用通知。

“如果你不使用人工智能，你可能会在求职中处于劣势，”现任新加坡会计与咨询公司 FOZL Group 数字营销策略师的林奕平说道。

然而，在整个东南亚地区，情况并非总是如此光明。

在马尼拉，46岁的呼叫中心员工米琳·卡巴洛纳 (Mylene Cabalona) 亲眼目睹同事被突然调岗、客户账户在毫无预警的情况下被关闭，以及整个团队被解散。

“我当然感到威胁，因为我知道最终我们的工作可能会变得多余，或者因为人工智能而出现裁员，”同时也是劳工组织“业务流程外包 (BPO) 行业雇员网络”负责人的卡巴洛纳说。“人工智能可以轻易地得到改进。这太可怕了！”

她表示，呼叫中心的客服人员现在受到人工智能工具的监控，这些工具能实时追踪语气和情绪，即使在与愤怒的客户交谈时，如果员工的声音听起来不够积极，也会受到处罚。

“无论如何，我们都必须使用积极或愉快的词语，”她说。“即使客户在大喊大叫或明显感到沮丧，我们也决不能模仿那种语气，甚至不能听起来中立。系统会因此给我们打低分。”

她补充说，这些要求给员工带来了情绪压力，因为他们被迫压抑自己的真实反应，只为满足算法所定义的“优质客户服务”标准。

像林奕平和卡巴洛纳这样的故事——一个关于自我重塑，另一个关于潜在裁员——正变得越来越普遍，因为该地区的公司和行业都在拥抱人工智能的浪潮。

IDC 和 UiPath 在8月发布的一项调查显示，86%的东南亚组织预计将在未来12个月内采用能够处理多项任务的AI“代理”程序，而目前这样做的组织比例为42%。

与此同时，由 Google、Temasek 和 Bain 于2024年11月发布的《2024年东南亚数字经济报告》指出，仅在2024年上半年，就有超过300亿美元资金承诺用于在新加坡、泰国和马来西亚建设支持人工智能的数据中心。

咨询公司 Kearney 在2020年估计，到2030年，人工智能可能为该地区的国内生产总值增加近1万亿美元。

这项新技术的前景或许乐观，但其在东南亚地区的发展浪潮并不均衡。

拥有该地区最密集人工智能人才库的新加坡，被认为正乘风破浪。BCG 在4月份的一份报告中估计，该城市国家每1000名工人中约有3.5名人工智能专业人才，远超马来西亚的0.5，以及菲律宾、泰国、印度尼西亚和越南（均在0.2左右）。该地区其他国家的数据暂缺。

这种分化可能会掏空中等技能的服务业岗位，不仅对特定行业和群体造成冲击，更会严重影响整个国家，从而加剧国家内部和国家之间的不平等。

再培训和制定区域性的人工智能使用标准可能有助于更广泛地普及这项技术的益处，但观察人士警告称，如果没有灵活的政策和更强的合作，人工智能的浪潮同样可能加剧现有的分裂断层。

人工智能的承诺与潜在分歧

在整个地区乃至全球，各国都押注于人工智能，以期提高生产力并释放新的经济收益。

同一份 BCG 报告预测，到2027年，人工智能可将亚细安六大经济体——新加坡、印度尼西亚、马来西亚、泰国、菲律宾和越南（合称亚细安六国）——的总产出各自提升高达3%。预计新加坡的相对增幅最大，而印度尼西亚的总体增量将最为可观。

在8月17日的新加坡国庆群众大会上，总理黄循财 (Lawrence Wong) 在阐述新加坡通过广泛采用技术来提高生产力的愿景时，约40次提到人工智能。

2024年，新加坡承诺在未来五年内投入超过10亿新元发展其人工智能生态系统，并于2025年宣布再拨款1.5亿新元帮助企业采用该技术。

在马来西亚，Microsoft 于2024年承诺投资22亿美元以增强其云和人工智能能力。而在印度尼西亚，其主权财富基金 INA 于2024年11月与 Granite Asia 合作，向科技和人工智能领域注入高达12亿美元的资金。

然而，这些乐观的数字背后隐藏着不平衡，公开数据显示，人工智能投资的收益可能集中在少数几个国家。

来自经济合作与发展组织的数据显示，新加坡已吸引了84亿美元的人工智能风险投资，占亚细安总额的四分之三。

相比之下，印度尼西亚吸引了不到20亿美元，而越南、泰国和马来西亚获得的投资仅为其中的一小部分。

同样，Lazada 与 Kantar 在2024年进行的一项追踪亚细安地区人工智能实际商业应用的研究也显示了其采用程度的极不均衡。印度尼西亚和越南以42%的在线卖家已使用AI工具而领先，新加坡和泰国以39%居中，菲律宾和马来西亚则分别以32%和26%落后。

“在短期内，人工智能更有可能扩大东南亚的差距，”新加坡 Iseas – 尤索夫伊萨东南亚研究院的高级研究员乔安妮·林 (Joanne Lin) 表示，她指出了该地区各国不同的“起跑线”。

她观察到，这是由于各国在可靠电力、平价网络连接、云计算服务的普及、数字技能和数据治理等基础条件方面存在差异。

“数字化程度较高的经济体将更快感受到生产力的提升，而那些欠发达的成员国将看到更慢、更零散的收益，因为在大城市以外以及没有大型跨国公司 (MNC) 或企业的支持下，技术的采用更为困难。”

该研究院的客座高级研究员贾扬·梅农博士 (Dr Jayant Menon) 也表达了同样的观点，并补充说，在人工智能领域起步较晚的国家将处于不利地位。

梅农博士说，鉴于较不富裕的国家数字基础设施有限，这种差距短期内不太可能缩小。他补充说，这些国家工人的技能水平相对较低，加上教育机构的质量和多样性有限，也将限制较贫穷国家应对人工智能挑战的能力。

“人工智能革命很可能会加剧东南亚国家内部和国家之间现存的差距。这主要是因为较发达的国家为利用人工智能带来的机遇做好了更充分的准备，”梅农博士说。

约1.64亿个工作岗位受冲击

人工智能益处的不均衡分布在劳动力市场中最为明显，这项技术有可能加剧国家内部和国家之间的鸿沟。

Access Partnership 在1月份的一项研究估计，东南亚57%的劳动力，即1.64亿人，其工作岗位可能会被重塑或受到冲击。

新加坡国立大学商学院的约亨·维尔茨 (Jochen Wirtz) 教授告诉《海峡时报》，服务密集型行业将首先感受到冲击。“未来三到五年，人工智能将使东南亚许多低端服务岗位自动化，尤其是呼叫中心、业务流程外包以及薪资和财务等共享服务，”他说。

他以菲律宾为例，那里有数百万人在外包行业工作。他警告说，自动化可能会削弱其劳动力成本优势，并导致投资转向其他国家更强大的数字中心。

在菲律宾，价值350亿美元的 BPO 行业雇佣了近200万菲律宾人，占该国国内生产总值的8%。到目前为止，裁员规模尚属温和，2024年约有8%的 BPO 公司报告裁员，但也有13%的公司表示招聘有所增加。

在新加坡，更强大的培训体系和更高技能的岗位将缓冲人工智能带来的冲击。

李光耀公共政策学院的何民杰 (Terence Ho) 教授表示，首先，人工智能将改变工作岗位，而不是完全取代它们。但他补充说，随着时间的推移，人工智能可能会减少文书和行政岗位，以及客户服务、文案撰写和软件编程等领域的职位。

与此同时，新的岗位将会出现。何教授指出，DBS Bank 在2月份宣布计划在未来三年内削减4000个合同工和临时工岗位，同时创造1000个与人工智能相关的新职位。

何教授说，受人工智能影响最大的行业，如信息与通信技术和媒体，有望在生产力上获益最多，但也面临着最剧烈的颠覆。入门级职位尤其危险，因为人工智能有潜力取代许多初级角色。

LinkedIn 1月份的数据显示，在最有可能被生成式人工智能彻底重塑的岗位中，女性和年轻员工占主导地位。这些岗位包括那些不太强调高层次人际交往技能的角色，例如涉及重复性和结构化任务的工作。在印度尼西亚和新加坡，超过70%的女性从事此类工作，而男性的比例为62%至64%。

在马来西亚，KRA Group 的分析师阿米尔·法里德·拉希姆 (Amir Fareed Rahim) 表示，现有证据表明，女性、20多岁和30多岁的年轻员工以及从事中等技能文书或行政岗位的人员，面临失业的风险最大。他说：“（这是）因为这些工作涉及结构化、可预测的任务，而生成式人工智能可以轻易复制这些任务。”

人工智能对该地区的影响并非一个简单的富者愈富、贫者愈贫的故事。世界银行6月份发布的报告《未来的工作：东亚和太平洋地区的机器人、人工智能和数字平台》指出，尽管人工智能已开始重塑工作，但其影响是复杂的——在取代一些岗位的同时，也增强了另一些岗位。

报告称，严重依赖常规认知任务的工作，如数据处理或翻译，面临的压力最大，而那些需要创造力或人际互动的工作，则可能因人工智能而得到增强，而非被取代。

观察家们对此表示赞同，并指出，纯粹从国家层面看待人工智能可能会忽略这种复杂性。

何教授说：“涉及手工灵巧性的工作——即动手操作——不太容易被取代，因为在许多认知任务上，人工智能追赶人类的进程比机器人追赶人类灵巧性的进程要快得多。”

农民获得人工智能助力

尽管如此，就连农民也开始转向人工智能，例如泰国的54岁农民贾姆拉斯·因普克 (Jamras Inpuek)。

贾姆拉斯住在曼谷以北两小时车程的华富里府，他种植向日葵并直接向消费者出售葵花籽。为了应对多变的天气模式，他尝试使用了由人工智能驱动的应用程序，这些程序可以生成他农场的数字布局，并提前数月预测降雨量。

他说，这些预测的准确率只有“60%到70%”，但一旦预测准确，他的产量能增加高达20%，这在气候往往决定收入的农业领域是一个相当可观的利润空间。

泰国现在正努力复制更多此类成功案例。

今年2月，泰国国家电子和计算机技术中心推出了一个名为 HandySense B-Farm 的智能农业平台。该系统将人工智能与物联网传感器相结合，实时追踪土壤湿度和幼苗状况，帮助农民改善规划并提高产量。

但并非每个国家或行业都能看到这样的收益。

Iseas 的玛丽亚·莫妮卡·维哈德哈博士 (Dr Maria Monica Wihardja) 警告说，如果没有更强有力的技能政策，中等收入国家的中等技能工人可能会被挤出稳定的就业市场。

她说：“目前在印度尼西亚和越南等国的证据表明，销售和客户服务等中等技能的服务业岗位已经被掏空。”

莫妮卡博士补充说，如果没有更好的技能发展，工人们可能会转向农业或一线服务等技术含量较低或劳动密集型的工作，而不是向价值链上游移动。

人才咨询公司 ConnectOne 的创始人埃琳娜·周 (Elena Chow) 表示，人工智能现在已融入求职的几乎每个阶段，理解它有朝一日会变得像知道如何使用 Microsoft Word 或 Excel 等应用程序一样基础。

为了脱颖而出，求职者不仅要有理论知识，还必须在自己的生活中付诸实践。

“去上实用的课程，而不是理论课，比如学习如何用人工智能编程，或优化智能代理应用场景或开源模型——然后为自己构建一些东西，比如费用追踪器、卡路里追踪器，”她补充道。

人工智能与亚细安凝聚力

好消息是，东南亚人是对人工智能最热情的群体之一。

Ipsos 6月份的一项调查显示，在印度尼西亚，每10名受访者中就有8人表示，使用人工智能技术的产品和服务让他们感到兴奋，其次是泰国的79%、马来西亚的77%和新加坡的67%。全球平均水平为52%。

这种热情也反映在日常生活中。在印度尼西亚、泰国和马来西亚，约有四分之三的人表示，在过去三到五年里，人工智能已经改变了他们的生活方式；在新加坡，这一比例为十分之七。相比之下，全球约有一半的受访者持此看法。

不过，同一项研究也表明，乐观情绪中夹杂着不安。在泰国，近三分之二的工人担心人工智能可能在五年内取代他们的工作；在马来西亚和印度尼西亚，这一比例超过一半；而在新加坡，这一数字为50%。

在整个亚细安，人工智能应用的不均衡步伐有可能固化发达经济体与准备不足经济体之间的分歧，损害这个拥有10个成员国的区域组织的凝聚力。

观察人士警告，这可能会削弱亚细安协调政策、跨境共享机遇以及作为一个可靠的全球投资者目的地的形象。

“如果不能通过持续的区域合作来妥善利用和有效治理，人工智能的应用可能会在亚细安成员国之间制造隔阂，这是一种生存风险，”Solaris Strategies Singapore 的高级国际事务分析师穆斯塔法·伊祖丁博士 (Dr Mustafa Izzuddin) 说。

他还指出，由人工智能驱动的网络攻击、深度伪造以及对不透明系统的过度依赖，都有可能在成员国之间挑起不和、损害信任。

乔安妮·林说，如果人工智能成为一条断层线，它将减缓亚细安迈向单一市场和生产基地的步伐。她补充说：“供应链（将）重新集中在少数几个数字中心，而落后经济体的公司将难以融入其中。”

该组织一直在努力增强其数字吸引力。2023年，它启动了《数字经济框架协议》(DEFA)，以促进跨境数字贸易和服务。研究表明，到2030年，该协议可能使亚细安的数字经济预期价值从1万亿美元翻倍至2万亿美元。

2025年，亚细安接着推出了《负责任的人工智能路线图（2025-2030）》，为政策制定者和利益相关方列出了可行的步骤，以促进成员国负责任地使用该技术。

由 AI Singapore 从机器学习社区协作平台 Hugging Face 整理的数据表明，现有的大语言模型 (LLM) 中，有73%来自美国和中国。而这些模型中95%主要使用英语数据进行训练，或混合了阿拉伯语、中文或日语。

东南亚的开发者们一直致力于通过构建能够更好代表该多元文化地区语言、世界观和价值观的语言模型，来平衡人工智能领域的竞争格局。

美国智库卡内基国际和平基金会 (Carnegie Endowment for International Peace) 亚洲项目高级研究员艾琳娜·努尔 (Elina Noor) 在6月发表于 Project Syndicate 的一篇评论中指出，随着 Google 模型和 OpenAI 的 ChatGPT 等平台的兴起，东南亚的开发者迅速意识到，需要能够“用该地区自己的语言说话”的人工智能。

但她强调，创建区域性人工智能不仅仅是技术问题。它还意味着过滤掉旧有的偏见，质疑关于身份的假设，并借鉴储存在本地语言中的本土知识。“如果我们自己首先都几乎不了解我们的文化，就无法通过技术忠实地展现它们。”

例如，新加坡就试图通过 Sea-Lion 分享其领先优势。这是一个于2023年12月推出的、耗资7000万新元的大语言模型。它专为东南亚量身定制，并且是开源的，能够识别从爪哇语、巽他语到马来语、泰语和越南语等13种语言。其下载量已超过23.5万次，并已被印度尼西亚的 GoTo Group 等公司采用。

其他多语种语言模型包括 SEA-LLM 和 Sailor，而单语种模型如印度尼西亚的 IndoBert、马来西亚的 ILMU 和 MaLLaM、泰国的 OpenThaiGPT 以及越南的 PhoGPT 也已相继问世。

在各国集体和单独启动雄心勃勃的数据驱动转型计划之际，打造本地化的大语言模型具有重要的商业意义。

乔安妮·林指出，亚细安的区域性努力可以通过统一数据流动规则、设定共同的技能标准和鼓励人才流动，在缩小差距方面发挥有意义的作用。但进展的速度仍将取决于各国的国家政策。

她说：“像宽带接入和国家信息技术扫盲计划等人工智能基础设施，将由各成员国根据其国家发展计划来决定。尽管如此，亚细安可以通过像正在谈判中的《数字经济框架协议》(DEFA) 这样的倡议来弥合部分差距。”

观察人士表示，亚细安必须继续推进人工智能一体化。

穆斯塔法博士建议，该组织甚至可能需要在其现有的经济、政治安全和社会文化框架之外，增加一个关于数字治理的新的“共同体支柱”。

然而，就在该地区领导人努力应对如何弥合差距的同时，许多劳动者已经开始自己采取行动。

马来西亚38岁的副教授哈西娅·卡里玛·阿德里 (Hasyiya Karimah Adli) 曾接受化学家培训，她表示人工智能改变了她的职业道路。2020年，在意识到机器学习可以优化可再生能源系统后，她转向了数据科学领域。她说：“这激发了我将工程科学、物联网和人工智能结合起来的热情。”

这激励她在这个领域深入探索，如今她已是马来西亚吉兰丹大学 (Universiti Malaysia Kelantan) 数据科学与计算学院的创院院长。

新加坡人林奕平表示，他并不后悔花时间加深对人工智能的理解，尽管他承认并非每个行业都有这样的机会。

在当今的就业市场，仅仅表现出对人工智能工具的基本熟悉已不再足够，雇主希望看到具体、创新的应用。

“目前，精通使用人工智能的人还不多，所以如果你会，这就是一个真正的优势。未来几年，学习人工智能将变得至关重要，”他补充道。《海峡时报》