（2026.10.13 新加坡）新加坡总理黄循财刚加入公务员队伍时，曾通过做笔记、替上司撰写演讲稿和制作简报幻灯片，学习职场基本功。
这些日常工作教会他整理资料、清晰表达，以及了解所辅助资深同事的需要，也让他在承担更重要的任务前逐步积累经验。
如今，人工智能（AI）只需几秒钟，就能完成许多这类“新手”工作。
这正是黄循财担心的问题。他昨天出席星展银行首届“亚洲未来前瞻”会议时说，政府极为关注AI会否打断年轻人职业阶梯的“最底层那一阶”，使他们失去学习和培养能力的机会。
他指出：“AI会取代所有这些日常工作，但我们必须谨慎，不能连这些工作所带来的学习机会也一并自动化除掉。”
新加坡政府正研究是否推出新计划，鼓励企业培训和指导年轻员工。问题不是要不要采用AI，而是当企业不再需要那么多新人处理基础工作时，年轻人还能通过什么途径积累经验，成长为资深人才。
若今天的新人失去起步机会，几年后，企业可能才会发现，具备实际经验、能够独立判断和解决问题的人才越来越难找。
亚洲各地已出现不同迹象：中国企业开始调整人手，印度毕业生难以进入科技行业，东南亚大量岗位则面临不同程度的AI影响。共同的隐忧是，企业提高效率的同时，传统的职场入门途径可能逐渐收窄。
新加坡：职业阶梯仍在，第一步却可能消失
新加坡大学毕业生正面对竞争激烈的就业市场。AI并非唯一原因，但它的普及令毕业生踏入职场更加困难。
人力部早前发布的报告显示，在已采用AI的企业中，6.2%表示员工人数减少，另有8.5%表示招聘活动减少。其它企业则通过重新设计岗位、增设AI相关职位或调派现有员工应对。
受影响的往往是过去交给新人的工作，例如整理文件、核对资料、基础研究和行政事务。这些任务虽琐碎，却能让新人了解机构如何运作。若岗位减少，雇主日后可能要求新人一入职，就具备过去需要在工作中逐步培养的技能和判断力。
卫生部长王乙康上个月在肯特岗部长论坛演讲时，将这种现象称为“职业阶梯断裂综合征”（broken ladder syndrome）：职业阶梯依然存在，但AI可能已取代最底下的两级，迫使新人从更高的位置起步。
他告诉学生，有些人申请数百份工作却毫无回音，另一些人则不断参加实习，以提高求职机会。新加坡大学毕业生就业调查显示，毕业后六个月内找到工作的毕业生比例，从2023年的约93%降至2025年的89%。
求职竞争还可能形成恶性循环：雇主提高实习和资历要求，学生不断累积这些条件，雇主再进一步抬高门槛。王乙康认为，企业有能力避免这场不断升级的“军备竞赛”。
新加坡总统尚达曼昨天在曼谷出席国际货币基金组织与世界银行年会期间，也在一场探讨AI与就业的座谈会上指出，经济增长已不足以保证人们获得优质工作。
他说：“这不是一次性的冲击，而是一个全新的时代。”
他呼吁政府与企业合作，为应届毕业生创造就业机会，并推动大学加强应用型学习、工读计划和企业实习，让这些安排成为帮助年轻人累积经验的长期制度。
中国：企业先调整人手，人才断层可能稍后才出现
路透社报道，北京推动AI广泛应用，一些中国企业正悄悄缩减人手。科技、娱乐和广告行业的外包员工最受影响，部分企业也减少应届毕业生招聘。
一名26岁的外包员工告诉路透社，她任职于杭州一家大型互联网企业。公司从3月起悄悄裁减外包人员，此前曾要求员工使用包括AI智能体OpenClaw在内的工具。她说：“大多数人做的工作，OpenClaw都可以完全取代。”
中国每年须吸纳超过1000万名大学毕业生。王乙康9月演讲时提到，中国最近一年有约1200万名毕业生，不少年轻人对找到好工作越来越感到无望。
减少初级员工或许能降低成本，但这些岗位也是培养内部人才的渠道。新人从基础工作开始，逐渐熟悉业务、客户和行业规则，才有机会承担更复杂的职责。若企业没有其它培训途径，短期效率提升可能与长期人才需求背道而驰。
印度：毕业生还没累积经验，就已被要求证明自己
印度进一步凸显了求职门槛与工作经验之间的矛盾。
彭博社10月8日的报道讲述了22岁工程系毕业生贾格塔普的求职经历。她原以为工程学位能助她进入科技行业，毕业后却只能每天投递履历，与数以千计的求职者争夺初级职位。
跨国银行和企业在印度设立的全球能力中心（global capability centres，简称GCC），即负责财务、科技和研究等业务的海外营运中心，正把过去交给毕业生的工作自动化，包括处理贷款、核对文件、记账、制作发票和编写基础代码。
ANSR 是协助外国企业在班加罗尔设立GCC的服务公司，其首席执行官阿胡贾告诉彭博社，这些工作过去一直是新人进入企业的起点。随着AI接手更多任务，企业可以用更少员工完成相同工作量。
阿胡贾预计，企业将转向更灵活的用工模式，以较小的固定员工团队为核心，再由合约员工提供支援。这可能削弱传统的职业路径：企业先招聘毕业生，再逐步培养他们成为正式员工。
印度科技业也收紧校园招聘，优先录用具备AI、网络安全、云计算和数据工程等专业技能的毕业生。年轻人必须在缺乏工作经验的情况下，先证明自己掌握企业需要的技能。对缺乏额外培训资源的人而言，第一份工作可能越来越难获得。
东南亚：影响范围广，不等于职位必然消失
国际劳工组织日前发布的研究估计，东盟约22.9%的就业人口，即近8000万人，所从事的工作受到生成式AI不同程度的影响。其中，约3.3%、即1170万人，属于受影响程度最高的一组，工作面临较大的自动化压力。
新加坡受影响的劳动者比例最高，为42.2%；其次是菲律宾的28.1%、印尼的21.7%、越南的20.8%和泰国的20.6%。
国际劳工组织强调，受AI影响不代表职位必然消失。该组织尚未发现劳动力市场已出现大规模动荡的充分证据，即使在高度受AI影响的职业中，就业人数仍在增长。
菲律宾尤其值得关注。该国拥有规模庞大的信息科技与业务流程管理产业，呼叫中心、客户服务和行政支援长期是年轻人进入正规就业市场的重要途径。
国际劳工组织另一份研究简报估计，菲律宾有1270万个工作岗位受到生成式AI不同程度的影响。受影响程度最高的岗位占3.6%，年轻毕业生却更可能从事文职支援、销售和服务等替代风险较高的工作。
该组织认为，AI对菲律宾就业市场的主要影响，更可能是改变工作内容，而非大规模取代整份工作。但即使职位没有消失，若企业减少招聘新人，入行机会仍可能收窄。
企业不能只计算省下多少人力
企业要持续发展，不仅需要提高生产力，也需要有人从基层学习，逐步成长为能够独立判断、解决问题和承担责任的员工。
黄循财担忧的正是这两项目标之间的矛盾：企业可以自动化日常工作，却不能忽略这些工作过去承担的培训功能。
政府与企业需要重新设计年轻人的入行途径，包括有系统的毕业生培训、真正提供工作经验的实习，以及让新人在指导下承担实际任务的初级职位。重点不是保留所有旧工作，而是确保自动化不会连学习和成长的机会也一并消除。
AI可以改变职业阶梯的结构，但如果企业不再培养新人，未来又从哪里找到资深人才？这才是生产力提升背后，更值得关注的长期问题。
