根据iSharing于2026年1月发布的分析报告,新加坡被评为年轻人最准备好在工作、教育和日常生活中使用人工智能工具的国家。该分析对120多个国家进行了评分,综合考量了网络连接、教育和国家人工智能准备度等加权指标。

这份题为"拥有最多人工智能准备青年的国家"的报告将德国排在第二位,芬兰排在第三位,紧随其后的是爱沙尼亚、奥地利、丹麦、日本、纽西兰、以色列和立陶宛。前十名榜单倾向于数字化成熟的经济体,这些国家普及的互联网接入与STEM毕业生人才储备以及强大的国家创新能力相结合——研究人员越来越将这些投入视为将人工智能热情转化为广泛生产力提升的先决条件。

由六项指标构成的综合评分——以及对缺失数据的惩罚

iSharing表示,它通过结合六个国家级指标构建了"人工智能准备青年评分"(0-100分),这些指标涵盖数字接入、STEM教育人才储备以及国家人工智能和创新准备度。这些指标包括:

  • ICT排名(2025年)
  • 使用互联网的个人(占人口百分比)
  • STEM领域高等教育毕业生
  • 创新和经济整合
  • 数字基础设施
  • 人工智能准备度指数

由于这些指标采用不同的尺度(百分比、指数、子分数),iSharing表示它首先使用最小-最大归一化将每个指标标准化为0-100范围,然后应用加权平均。权重设定为:人工智能准备度占25%,ICT排名占20%,互联网使用率、STEM毕业生和数字基础设施各占15%,创新和经济整合占10%。

为了避免排名被稀疏数据集主导,只有至少具备6项指标中的3项数据的国家才被纳入。对于缺失的指标,iSharing对可用变量重新归一化权重,然后应用完整性惩罚:最终得分 = 部分得分 × (0.95^m),其中m为缺失指标的数量。

领先者:基础设施优先加上可衡量的STEM人才储备

在与前十名表格一起发布的指标子集中,新加坡的ICT排名为97.7,互联网使用率为94%,STEM领域高等教育毕业生占36.30%,得分为92.70。德国得分91.79(ICT 89.6;互联网使用率94%;STEM毕业生20.93%),而芬兰得分90.56(ICT 98.7;互联网使用率94%;STEM毕业生18.40%)。

前十名中的其他国家遵循相同的模式:高互联网普及率(丹麦为100%,纽西兰96%,奥地利95%)配合强劲的ICT排名(爱沙尼亚98.5,丹麦97.9,立陶宛95.3)以及中高水平的STEM毕业生比例。

为何排名现在很重要:人工智能正在普及,但"准备度"仍不均衡

时机值得注意,因为企业中广泛的人工智能采用正在加速——但扩展仍受到劳动力能力、数据质量和治理的制约。

斯坦福大学2025年人工智能指数发现,78%的组织报告在2024年使用人工智能,高于前一年的55%,同时在至少一个业务职能中使用生成式人工智能的报告也大幅增加。

麦肯锡的调查同样指出快速采用:65%的受访者表示他们的组织在2024年初定期使用生成式人工智能,这一数字在2025年的报告中上升至71%。

但同样的研究基础突显了与iSharing选择的指标密切相关的瓶颈:技能差距、高质量数据获取有限以及投资回报率的薄弱衡量可能使人工智能项目停留在试点阶段,尤其是在公共部门。世界经济论坛的2025年就业未来报告也将技能差距标记为业务转型的最大障碍,大多数雇主将其列为到2030年的主要制约因素。

换句话说,那些已经将深厚的数字基础设施与强大的技术教育人才储备相结合的地方,可能更有能力将人工智能的可用性转化为持续使用——特别是当人工智能工具从新奇事物转变为课堂和工作场所的基准期望时。

青年"熟练度"作为家庭采用加速器

虽然评分模型围绕国家准备度构建,但iSharing也将结果与消费者技术行为联系起来——认为青年能力可以更快地引导家庭使用新工具。

"在这些国家长大的儿童不仅对技术感到舒适,他们对技术非常熟练,这可以极大地帮助他们的父母,"iSharing发言人表示。"整整一代人正在接受培训,以像前几代人学习驾驶一样学习驾驭数字和人工智能工具……当一个14岁的孩子可以在没有帮助的情况下更新应用程式或设置自己的安全区域时,这对家庭安全贡献很大。"

投资者和政策制定者会关心的注意事项

该方法对标准化输入和惩罚缺失数据保持透明,但排名仍反映了"人工智能准备度"的特定定义:它主要是对促成条件(连接性、基础设施、STEM人才储备和国家准备度指数)的衡量,而不是对年轻人实际人工智能工具使用的直接普查。

这使得该榜单作为能力和摩擦地图最有用:排名靠前的国家在广泛采用人工智能方面可能面临较少的结构性障碍,而排名较低的国家可能更多地受到基础设施差距、教育限制、数据成熟度和机构准备度的阻碍,而不是缺乏兴趣——这些瓶颈在OECD和全球劳动力研究中也被强调。

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