在2024年一时兴起决定修读人工智能（AI）与创新硕士学位，希望学到些有用的东西，内心深处却不时怀疑自己的决定，担心这只不过是昙花一现的潮流。事实证明我过虑了。我们都知道AI将颠覆众多行业，在刚出炉的财政预算案中，AI占据如此显著位置，总理兼财政部长黄循财甚至宣布将亲自出任新成立的全国人工智能理事会主席，令我倍感意外。
AI在未来的经济赌注空前巨大。高德纳咨询公司预测，2025年全球AI支出总额逼近1.5万亿美元（约1.9万亿新元）。然而，从投入到实现价值的路径并非平坦，诸多报告显示，企业虽将AI用于提升效率，却难以将这种增益转化为显著财务回报。麦肯锡、新加坡经济发展局与科技媒体Tech in Asia联合发布的首份东南亚AI应用报告指出，近五分之一的本区域企业表明AI对盈利无明显影响，超过六成企业称AI贡献的运营利润不足5%。
跨国咨询公司Teneo的全球调查同样显示，仅不到半数AI项目实现投资回报率。企业在内部效率、行政及客户应用端确有斩获，但往往聚焦于孤立的AI应用场景，而非将AI整合至全工作流程以创造更大价值。
再培训的人文代价
对中年职场人而言，焦虑是真实而具体的。我和同窗都担心，AI将彻底重塑行业版图，甚至取代我们的岗位。作为中年中层管理者，常自感首当其冲。为缓解焦虑而自我提升并不容易，每周两三个晚上赶到学校上课，叠加测验、专题作业、期末考，在两年的在职进修期间兼顾工作和家庭，需要惊人的毅力。
我们同学当中大多数非科学、技术、工程和数学（STEM）科班出身。从零学习Python编程、理解机器学习数学原理、为考试翻找科学计算机，每一步都充满挑战。
早已遗忘的微分方程、欧氏距离、对数公式，虽只是高中数理，却正是机器学习的基石。诚然，日常工作无须手动推导AI模型背后的数学公式，但理解运作原理的宏观认知，还是蛮受用的。但是，阔别数学20载后重返课堂，是痛苦的，须唤醒沉睡已久的思维回路。即便暂时难见立竿见影之效，课堂上的煎熬依然存在，我确实感受到，某些重新审视问题的视角正在激活。除理论知识外，我们亦学习结构化提示大型语言模型、设置护栏防范AI幻觉、研讨商业模式等实务应用。
但课程之硬件与软件同等重要，响应政府号召提升技能之际，我们的求学经历或可提供些许启示。体贴的教授通过Zoom同步直播，让加班者能在赶往上课的途中听课，因公出差者亦可借录播补课。有位讲师更将音频转录成文本，方便我们用NotebookLM等AI工具生成摘要与思维导图。
混合学习是成人教育未来形态，但对时间匮乏的职场人而言，每周观看视频完成测验，仍是沉重负担。我们畏惧小组项目——协调各个“社畜”（编按：日本企业底层上班族自嘲用语，意思为“公司的牲畜”）的日程堪称噩梦——但这仍是高效的学习方式。我们尝试用“氛围编程”（vibe coding），通过向ChatGPT提问“用5岁孩子能懂的方式”来寻求解释，以认知各类机器学习模型。
政策断层：学位与短期课程之辨
回顾这段历程，部分同窗认为，攻读硕士学位比短期课程更具价值。短期课程师资资质难辨，证书未必获雇主认可，公立大学硕士学位的品牌效应始终是我们珍视的。
2025年的预算案为40岁及以上公民提供每月300元技能创前程培训津贴，虽可补贴在职学生的通勤杂费，但硕士与研究生课程被排除在外，着实令人失望。相较于针对特定技能的短期课程，硕士学位显然更可能成为职业转型的敲门砖。
我的硕士课程获得雇主新加坡国立大学资助，算是幸运儿，但学费是部分同窗的心头重负。4000元的技能创前程进阶计划培训补助，只能勉强抵消一学期的学费。同窗发现，我们所修读的硕士课程，资助期将于今年6月截止，让还没使用补助的同学感到沮丧。新一年的预算案未见更多补贴消息，令众人黯然。
我们本科不是电脑工程出身，或许永远无法成为工程师。但课程教会我们更高效驾驭AI之力，例如在目前的工作引用AI工作流程。或许未来，一些同学在毕业后会萌生创业念头，通过AI推出新的产品或服务。
ChatGPT人人可用，但若要以AI能力实现真正的技能升级，更系统化地支持中途转业者，是至关重要的。这场求学道路始于一时兴起，但唯有咬牙方能抵达终点。
作者是新加坡政策研究所高级副所长，目前正修读新加坡国立大学两年制在职人工智能与创新硕士学位
