Singapura: Gangguan Pekerjaan AI, Perekrutan Shift & Pengangguran Pemuda dengan Shiyan Koh - E552
“Satu, tentu saja, AI. Dan saya pikir ini adalah topik yang sangat menarik. Saya punya teman yang memberi tahu saya-AI tidak memerlukan jalur karier, AI tidak perlu libur akhir pekan, AI tidak memerlukan pujian, dan AI adalah sebagian kecil dari biaya analis. Jadi mengapa saya perlu melakukan riset, dan ada banyak hal di sekitarnya. Jika ada banyak hal di sekitarnya. Jika ada banyak hal di sekitarnya. Dan ada banyak hal yang menarik. Bertemu dengan persiapan, semua hal semacam itu, apa artinya ketika mitra Anda di perusahaan konsultan, MD, VP di bank investasi - semua jalan di telepon - pada dasarnya dapat melakukan fungsi pekerjaan itu dengan menekan sebuah tombol, dengan biaya yang jauh lebih rendah dan lebih cepat? " - Shiyan Koh, Managing Partner of Hustle Fund
"Bagaimana cara mengambil ini dan mengubah minat saya, gairah hidup saya, menjadi karier? Dan mungkin Anda memulai dan Anda seperti, oke, saya seperti pt. Tapi kemudian ada orang yang seperti," Oh, lalu saya membangun gym. "" Saya membangun perangkat lunak untuk gym saya. "Saya pikir ini tidak ada hal seperti ini. Apa yang dibutuhkan pasar kita yang cocok dengan gairah kita. "Dan bagaimana kita memiliki agen untuk mengidentifikasi itu dan berkata, mari kita coba sesuatu dan lakukan?" - Shiyan Koh, Managing Partner of Hustle Fund
“Apa pun yang kami pikirkan tentang AI hari ini akan menjadi jauh lebih mampu dalam sepuluh tahun. Kami hanya akan berasumsi bahwa Anda akan mencari cara untuk menggunakannya. Dan bagaimana Anda, seperti, membuat mereka berorientasi pada tujuan? Yang ketiga adalah orang yang paling tidak dapat diarahkan. Sehingga di mana pun Anda berakhir, Anda benar -benar pandai mengajar diri sendiri bagaimana cara mencapai hal itu - atau cukup dalam sehingga Anda dapat mengarahkannya. " - Shiyan Koh, Managing Partner of Hustle Fund
Shiyan Koh , mitra pengelola Hustle Fund , dan Jeremy Au mengeksplorasi tantangan yang berkembang dari pengangguran kaum muda di Singapura dan bagaimana AI secara fundamental mengubah pasar kerja. Mereka membahas bagaimana munculnya otomatisasi membuat peran entry-level kurang diperlukan, membuat perusahaan untuk memprioritaskan karyawan berpengalaman yang dapat bekerja dengan AI daripada melatih lulusan baru. Mereka juga memeriksa bagaimana AI memperkuat kesenjangan antara berkinerja tinggi dan rendah, membuat kemampuan beradaptasi dan motivasi diri lebih penting dari sebelumnya. Mereka juga berbicara tentang perlunya reformasi pendidikan yang fokus pada pemecahan masalah dan aplikasi dunia nyata, serta bagaimana para profesional muda dapat memposisikan diri mereka untuk sukses dalam ekonomi yang digerakkan oleh AI.
1. Tingkat pengangguran pemuda meningkat-pada tahun 2022, 94% lulusan Universitas Singapura dipekerjakan dalam waktu enam bulan, tetapi pada tahun 2024, hanya 87% lulusan baru yang mendapatkan pekerjaan penuh waktu.
2. AI menggusur pekerjaan entry-level-alat AI menggantikan tugas yang secara tradisional dilakukan oleh karyawan junior, mengurangi kebutuhan akan karyawan baru, terutama dalam peran seperti riset pasar, fungsi hukum, dan penulisan.
3. Perusahaan lebih suka karyawan yang berpengalaman-bisnis memilih pekerja berpengalaman yang merasa nyaman menggunakan alat AI, mengurangi ketergantungan pada karyawan tingkat pemula karena tingginya biaya pelatihan dan mengelola junior.
4. AI Manfaat Kinerja Tertinggi - Berkinerja tinggi di perusahaan sudah memanfaatkan AI, sementara berkinerja rendah tertinggal, menyoroti bahwa AI tidak harus meratakan lapangan bermain.
5. Tantangan Pembelajaran Melalui Magang-Posisi entry-level secara tradisional menjadi magang di mana pekerja mempelajari kerajinan. Dengan lebih sedikit peran junior yang tersedia, generasi pekerja berikutnya mungkin tidak memiliki pengalaman yang dibutuhkan untuk posisi senior.
6. Pendidikan perlu diubah menjadi agensi asuh-Shiyan menyarankan bahwa pendidikan harus fokus pada membantu siswa mengembangkan agensi dan keterampilan pemecahan masalah dengan bekerja pada masalah dunia nyata terbuka, daripada sekadar menghafal fakta.
7. Pentingnya menemukan hasrat dan kemampuan beradaptasi - karena AI mengubah lanskap pekerjaan, para profesional muda harus bersemangat tentang pekerjaan mereka dan dapat beradaptasi dengan alat -alat baru seperti AI untuk tetap kompetitif di pasar yang berkembang.
(00:59) Jeremy AU: Hei, Shiyan, sangat senang Anda kembali.
(01:02) SHIYAN KOH: Super bersemangat, Jeremy. Dua tembakan espresso bersemangat.
(01:05) Jeremy AU: Ya, Anda baru saja terbang kembali. Saya baru saja mendarat pagi ini.
Ya. Sangat berdedikasi untuk rekaman ini. Jadi
(01:11) Shiyan Koh: Saya telah berkomitmen.
(01:11) Jeremy AU: Jadi seperti inilah syiah yang kurang tidur. Semoga sempurna.
(01:14) Shiyan Koh: Ya. Saya sedikit tidur. Saya mendapatkan kualitas tidur ekonomi premium.
(01:18) Jeremy AU: OOH. Itu yang terbaik. Ada sweet spot.
Jadi hari ini saya pikir kita ingin membicarakan sesuatu yang menarik, bukan? Yang merupakan tajuk utama adalah bahwa pemuda Singapura sebagai pengangguran tertinggi atau kesulitan menemukan pekerjaan sampai sekarang. Jadi ini adalah hal yang keluar adalah bahwa pada tahun 2022, 94% lulusan Universitas Singapura dipekerjakan dan untuk 2024, hanya 87% lulusan baru yang dipekerjakan hari ini. Yang dikatakan,
(01:47) Shiyan Koh: Enam bulan setelahnya, berapa periodenya?
(01:49) Jeremy AU: Ini, tetapi dalam enam bulan pertama setelah lulus. Dan saya pikir mereka menggunakan waktu satu tahun secara efektif. Dan kemudian bagi mereka yang menemukan pekerjaan antara tahun 2022 hingga 2024, gaji bulanan telah berkembang dari $ 4.200 menjadi $ 4.500, yang tumbuh sekitar 4+%, yang lebih baik dari apa inflasi itu.
Jadi ini adalah tren yang menarik di mana mereka yang mendapatkan pekerjaan mendapatkan gaji yang lebih baik dan, tetapi ada lebih banyak orang yang tidak menemukan pekerjaan penuh waktu. Kami sedang mendiskusikan hal itu dan kami juga melihat bahwa diri kami sendiri dan industri serta perusahaan yang kami lihat. Jadi kami ingin berbicara sedikit tentang itu.
Jadi Shiyan, menurut Anda apa yang sedang terjadi?
(02:27) Shiyan Koh: Oh, kawan. Saya pikir ada hal makro juga, yang hanya saya pikir 21, 22 orang banyak dipekerjakan. Ya. Ini seperti tahun -tahun pandemi di mana, orang -orang di rumah menghabiskan uang di depan komputer mereka. Dan saya benar -benar berpikir bahwa Anda melihat seperti PHK dan orang -orang menumpahkan pekerjaan, sebagian dari itu turun.
Jadi ada beberapa normalisasi, saya pikir, pasca-Pandemi. Jadi saya pikir itu bisa menjadi salah satu faktor di dalamnya. Saya pikir yang lain, tentu saja, AI dan saya pikir itu topik yang sangat menarik, bukan? Yang mana saya punya teman yang memberi tahu saya, AI tidak membutuhkan jalur karier. AI tidak membutuhkan libur akhir pekan. AI tidak membutuhkan pujian. Dan AI adalah sebagian kecil dari biaya seorang analis. Jadi mengapa saya membutuhkan analis? Tapi saya pikir, ada banyak kebenaran untuk beberapa pernyataan itu. Jadi saya pikir itu adalah topik yang menarik untuk dijelajahi sedikit di sekitar, seperti jika banyak pekerjaan level entry benar -benar ada di sekitar penelitian, persiapan slide, persiapan rapat, semua hal semacam itu, apa artinya mitra Anda di perusahaan konsultan, MD, VP di bank investasi, sepanjang jalan, pada dasarnya dapat melakukan fungsi pekerjaan yang dilakukan dengan tekan tombol dan jauh lebih rendah. Pertama saya pikir untuk pekerjaan, tetapi bahkan lebih dari sekadar mendapatkan pekerjaan, itu selalu dianggap sebagai magang, kan? Seperti Anda sedang mempelajari kerajinan dari seseorang di sepanjang jalan. Setiap orang harus melakukan pekerjaan dasar itu untuk mencapai titik di mana mereka bisa menjadi pembuat hujan.
Jadi, jika Anda tidak memiliki kesempatan untuk mempelajari kerajinan itu, bagaimana Anda menjadi orang itu, bukan? Jadi untuk sementara, VP, MD seperti, oh, mengagumkan, tekan tombolnya. Tapi kemudian, katakanlah 10 tahun dari sekarang, seperti, bagaimana orang mendapatkan pengalaman yang diperlukan untuk melakukan pekerjaan tingkat senior yang lebih senior? Saya pikir itu pertanyaan lain yang ingin saya jelajahi lebih lanjut.
(04:04) Jeremy AU: Ya. Saya pikir itu sangat masuk akal karena saya pasti melihat bahwa karena saya pikir perusahaan teman saya dan apa yang terjadi adalah bahwa pada dasarnya seseorang mengatakan sesuatu seperti, oke, biasanya Anda memerlukan pemasar tingkat junior atau orang tingkat junior untuk melakukan riset pasar Anda untuk memahami sesuatu, men -debug sesuatu yang cukup sederhana. Dan sekarang, saya akan mengatakan seseorang dengan pengalaman mungkin beberapa tahun atau lima atau 10, mereka hanya menggunakan chatgpt atau Claude untuk menyelesaikannya. Jadi sampai batas tertentu, maka pertanyaannya adalah WOW, mengelola manusia untuk datang terasa seperti lebih banyak pekerjaan. Saya lebih suka mempekerjakan seseorang yang memiliki setidaknya tiga hingga lima tahun pengalaman, yang benar -benar memiliki beberapa norma tempat kerja dan sedikit kurang berisiko daripada lulusan entry level, karena banyak lulusan level entry, mereka bergabung dan mereka tidak merasa termotivasi. Ada banyak pelatihan yang Anda tidak tahu bagaimana melakukan apa pun.
(04:51) Shiyan Koh: Ya, ketika Anda lulus dari perguruan tinggi, saya selalu memberi tahu orang -orang, hal yang sama untuk saya ketika saya lulus dari perguruan tinggi, apa yang saya kuasai? Saya sangat pandai mengikuti tes dan mengerjakan pekerjaan rumah, bukan?
(04:59) Jeremy AU: Ya.
(04:59) Shiyan Koh: Pekerjaan pertama saya, rekan saya seperti berdiri di atas bahu saya. Saya seperti, bukan itu cara Anda menulis email perusahaan.
(05:04) Jeremy AU: Ya.
(05:04) Shiyan Koh: Mereka pada dasarnya melatih Anda untuk menjadi profesional yang bekerja.
(05:07) Jeremy AU: Ya.
(05:08) Shiyan Koh: Jadi ya, jika Anda dapat mempekerjakan seseorang yang memiliki tiga hingga lima tahun pengalaman dan yang benar -benar nyaman dengan agen dan bot dan senang belajar sendiri dan memberi diri mereka pengaruh, lalu mengapa Anda perlu mempekerjakan lebih banyak orang entry level, kan? Ya, Anda tidak benar -benar mendapatkan lebih banyak jus dari orang ini dan Anda hampir bahkan bersedia membayar orang tersebut
(05:26) Jeremy AU: Ya.
(05:26) SHIYAN KOH: Karena mereka menyelamatkan Anda di jumlah karyawan
(05:28) Jeremy AU: Ya, tepatnya dan itu menarik karena secara historis Anda harus mengatakan empat orang tingkat pemula dan satu manajer menengah mengelola keempatnya. Dan sekarang Anda seperti, mungkin satu manajer dan satu orang yang lapar dapat mencakup pekerjaan empat orang, kelima orang ini sebenarnya dalam konteks, saya pikir beberapa bidang, terutama seperti pemasaran sangat terpengaruh, apa pun yang berkaitan dengan penulisan atau penelitian.
(05:50) Shiyan Koh: Bahkan bukan teman saya yang hanya mempekerjakan kepala penasihat rumah untuk perusahaan panggung pertumbuhannya. Dan secara khusus, JD secara khusus menemukan seseorang yang bersedia mencari cara untuk mengotomatiskan departemen hukum, pada dasarnya, "hei, apa yang dilakukan departemen hukum perusahaan SaaS?" Ini kontrak, kontrak pelanggan, kontrak kerja, mungkin beberapa sewa dan hal -hal seperti itu, tetapi perspektif mereka sebagai tim senior, kami tidak ingin keluar dan mempekerjakan banyak pengacara untuk skala dengan bisnis kami. Kami ingin menyewa GC yang seperti bersedia dan senang menggunakan teknologi pada dasarnya untuk melihat sistem hukum kami dan membangun proses dan bot pada dasarnya yang dapat menanganinya. Jadi ini bukan hanya pemasaran. Saya pikir ini seperti memengaruhi setiap aspek. Saya memiliki pendiri yang suka, "Mengapa saya membutuhkan manajer teknik, manajer produk?" Dia seperti, saya adalah manajer produk. Dia memiliki konteks penuh di kepala saya.
(06:40) Jeremy AU: Ya.
(06:40) Shiyan Koh: Dia seperti, saya dan Claude. Saya memberi tahu Claude apa yang saya inginkan. Claude menghasilkan kode. Saya meninjau kodenya. Dan saya mengirim ke produksi.
(06:47) Jeremy AU: Ya.
(06:47) SHIYAN KOH: Saya tidak membutuhkan enam orang lain untuk memiliki komunikasi overhead.
(06:51) Jeremy AU: Tepat. Dan saya pikir itu bagian besarnya adalah bukan hanya bahwa para mahasiswa memiliki pengalaman merugikan yang relatif rendah, tetapi manajer tidak benar -benar ingin mengelola lebih banyak karena ada overhead komunikasi, pelatihan, pelatihan, dan mengapa Anda harus melakukan semua hal itu? Anda hanya dapat memiliki tim AI yang lebih ramping dan lebih kejam dan beberapa orang yang bersedia menggunakan AI juga.
(07:10) Shiyan Koh: Ya. Itu menarik. Jadi seperti saya sedang mengobrol dengan seorang teman yang seperti pemimpin orang di perusahaan, 50, $ 60 juta. Dia mengatakan, secara historis sulit untuk menemukan bakat hebat dalam fungsi SDM. Jadi Anda berakhir dengan overhead mengelola jenis menengah ini, Anda memiliki satu atau dua yang benar -benar bagus dan mereka memiliki banyak lumayan.
(07:27) Jeremy AU: Ya.
(07:28) Shiyan Koh: Dan dia mengatakan harapan awalnya adalah bahwa dia akan mengajari mereka semua untuk menggunakan AI dan mereka semua akan naik level. Dan dia seperti, apa yang benar -benar menjengkelkan? Dia adalah orang -orang yang menggunakan AI sudah menjadi pemain terbaik saya.
(07:39) Jeremy AU: Ya.
(07:39) Shiyan Koh: Dan sisanya masih, itu tidak benar -benar mengangkatnya. Jadi ini bukan tentang alat, ini sebenarnya tentang sikap.
(07:46) Jeremy AU: Baiklah.
(07:46) Shiyan Koh: Dan saya tidak bisa memperbaiki sikap seperti, memberikan lebih banyak alat tidak dapat memperbaiki sikap. Jadi saya pikir itu juga sesuatu yang perlu dipikirkan karena jenis versi yang bahagia dari dunia adalah hei, semua orang memiliki alat sekarang. Semua orang bisa keluar dan menjadi seperti pemimpin mereka sendiri, pendiri, apa pun itu. Tetapi kemudian Anda harus berurusan dengan pertanyaan seperti motivasi seperti berapa banyak agensi yang merasa dorongan untuk membuat segalanya bergerak maju. Dan saya tidak bisa memperbaikinya.
(08:09) Jeremy AU: Ya. Dan saya pikir ada bagian yang rumit, bukan? Karena saya pikir ada keyakinan bahwa itu akan menjadi leveler untuk bakat. Jadi, semua orang berkinerja rendah akan menjadi pemain yang lebih baik. Tapi saya pikir itu adalah masalah yang saya pikir dari salah satu studi yang telah saya lakukan pada bakat AI sejauh ini adalah bahwa orang -orang ini sering melihat perusahaan berkinerja tinggi.
Jadi mereka melihat konsultan di BCG, dan mereka seperti, oh, kinerja tinggi hanya mendapatkan benjolan kecil versus rata -rata atau di bawah kinerja rata -rata dalam konsultasi mendapatkan benjolan besar. Tapi Anda seperti, tunggu sebentar. Semua orang di Boston Consulting Group sebenarnya berkinerja cukup kuat relatif terhadap populasi rata -rata, bukan? Orang BCG di bawah rata -rata secara efektif adalah orang di atas rata -rata dalam tenaga kerja kerah putih umum. Jadi ya, ada beberapa gelar kelulusan, tapi saya pikir untuk sebagian besar ekonomi, mereka pada dasarnya, seperti mungkin mereka bukan pekerjaan yang mereka sukai. Mungkin mereka tidak termotivasi, tetapi juga mereka tidak termotivasi untuk belajar AI. Dan kemudian semua itu menggabungkan untuk mengatakan saya tidak benar -benar merasa perlu mengejar ketinggalan. Dan saya pikir apa yang sudah kita mulai lihat adalah bahwa dari manajer yang saya ajak bicara, banyak dari mereka hanya mengatakan orang -orang ini digantikan oleh pemain yang lebih baik atau alat perangkat lunak menjadi jauh lebih baik.
Jadi ada beberapa tingkat penumpahan orang -orang ini. Jadi saya pikir itu muncul sebagai penumpahan, saya pikir, peningkatan produktivitas yang tidak terlihat untuk, saya akan mengatakan, beberapa tahun pengalaman pekerjaan kerah putih. Tapi saya pikir itu muncul sebagai lebih sedikit pekerjaan yang tersedia untuk kaum muda yang lulus.
(09:31) Shiyan Koh: Saya pikir, Anda punya anak kecil, saya punya anak kecil, kan? Jadi saya menyaksikan semua hal ini turun dan itu membuat saya berpikir oke, AI hari ini adalah yang terburuk yang pernah terjadi, kan? Itu hanya akan lebih baik.
(09:41) Jeremy AU: Ya, itu benar.
(09:42) Shiyan Koh: Pada saat anak -anak kita kuliah, masuk ke dunia kerja, itu hanya akan lebih baik. Dan setelah mengatakan itu, bagaimana kita mempersiapkan anak -anak kita untuk menghadapi masa depan itu? Apa hal yang Anda inginkan? Dan saya pikir di bagian atas daftar saya adalah agensi, bukan? Anda benar -benar harus mengajar orang untuk menjadi proaktif dan menjadi seperti, oh, Anda ingin melakukan sesuatu? Oke, buatlah rencana. Lakukan. Jangan menunggu seseorang menyuruh Anda melakukan sesuatu. Seperti bagaimana Anda akan melakukan marshal sumber daya dan melakukannya? Karena apa pun yang kita pikirkan tentang AI hari ini akan menjadi jauh lebih mampu dalam 10 tahun. Kami hanya akan berasumsi bahwa Anda akan mencari cara menggunakannya. Tapi pola pikir itu, saya pikir itu sesuatu akan sangat penting. Satu, saya pikir dua adalah bagian dari sumber daya agensi dan bela diri adalah Anda harus dapat berbicara dengan orang lain dan meyakinkan mereka untuk melakukan hal -hal dengan Anda.
Jadi saya pikir ada elemen suka ini, bagaimana Anda membuat kelompok orang bekerja bersama dan apa keterampilan Anda seperti menavigasi insentif dan motivasi orang lain dan suka, bagaimana Anda suka membuatnya berorientasi pada tujuan bersama? Yang ketiga seperti sedikit lebih keras, yang seperti orang -orang yang paling bisa menggunakan AI sebenarnya adalah orang yang memiliki konteks paling banyak, bukan? Karena mereka dapat mengarahkannya secara lebih efektif. Bagaimana Anda memutuskan apa yang harus Anda miliki konteksnya? Bagaimana Anda memutuskan apa yang harus Anda lakukan dalam versus tidak? Dan mungkin jawabannya adalah Anda tidak memilih, Anda hanya harus benar -benar pandai mempelajari sesuatu sehingga di mana pun Anda berakhir, Anda benar -benar pandai mengajar diri sendiri bagaimana cara mendapatkan dalam hal itu, atau cukup dalam sehingga Anda dapat mengarahkannya. Itu adalah pikiran awal saya. Bagaimana denganmu? Di mana Anda mendarat dengan ini dengan anak -anak Anda?
(11:04) Jeremy AU: Saya pikir untuk anak -anak, mereka harus, saya pikir dua poin lagi di atas Anda adalah, satu, mereka harus bersemangat tentang apa yang mereka lakukan. Jadi pertandingannya sangat penting karena jika tidak, saya pikir ada waktu di masa lalu di mana Anda seperti, Anda tidak menyukai pekerjaan Anda di perusahaan, tetapi Anda hanya
(11:22) Shiyan Koh: Mengisapnya?
(11:23) Jeremy Au: Dan jadi Anda hanya seperti, selalu pada tanda rata -rata 50%, kan? Dan saya merasa seperti kinerja 50% rata -rata di dunia di mana para pemain terbaik dapat menggunakan AI untuk berjalan sangat cepat, saya pikir itu mungkin berhasil dalam pekerjaan entry level Anda, tetapi saya pikir efek peracikan kumulatif akan membiarkan Anda pada dasarnya kehilangan pekerjaan dalam waktu lima tahun. Jadi saya pikir itu satu bagian. Bagian lain yang saya pikir kuncinya sebenarnya adalah pekerjaan yang dilindungi terlihat cukup aman sekarang. Mereka terlihat lebih aman, seperti salah satu hal yang AI. Tidak diizinkan untuk benar -benar, sepenuhnya menggeser dalam pengertian itu. Jadi pemasar bukan kelas pekerjaan yang dilindungi. Jadi Anda sudah melihat bahwa seluruh departemen pemasaran dipecat karena AI pada dasarnya dapat melakukan seluruh output dari semuanya. Tetapi Anda tidak diizinkan menggunakan AI untuk menggantikan hari ini, seorang dokter, seorang pengacara, seorang politisi, bukan? Seorang jenderal tentara.
(12:12) Shiyan Koh: Saya pikir pengacara akan pergi.
(12:13) Jeremy AU: Saya pikir pengacara menghadapi masalah besar di mana, ya, saya pikir banyak pekerjaan yang mereka gunakan di sisi kata semakin otomatis karena begitu banyak pekerjaan yang mudah otomatis. Saya hanya berpikir bahwa pada akhirnya, tetap saja, Anda tidak akan pernah melihat seorang pengacara, seorang pengacara robot di pengadilan untuk waktu yang lama, tetapi itu adalah perspektif saya. Jadi saya pikir pengacara persidangan, misalnya, akan dilindungi. Dan pada kenyataannya, saya akan mengeluarkan argumen bahwa karena bot akan melakukan begitu banyak penelitian hukum.
Saya pikir biaya tuntutan hukum akan turun dan saya pikir jumlah tuntutan hukum dan kompleksitas tuntutan hukum akan dilakukan berdasarkan urutan besarnya. Jadi saya tidak berpikir Anda memiliki mereka yang seperti pengacara normal dengan dokumen -dokumen itu. Ya. Tapi saya pikir semua yang Anda sukai, seperti jaksa penuntut, pembela, kasus dokumen halaman miliaran dolar yang sangat rumit. Saya pikir lebih banyak kerugian akan terjadi. Jadi dari sudut pandang saya, saya pikir itu adalah jenis pekerjaan yang lebih terlindungi di mana saya tidak mengatakan bahwa tidak akan dipengaruhi oleh AI dipengaruhi oleh AI, tetapi pada tingkat tertentu secara hukum, dengan peraturan, teknologi harus memberi makan melalui lapisan itu, yang merupakan firma hukum, pengacara senior, seorang dokter, seorang politisi, seperti harus melalui, benar?
(13:22) Shiyan Koh: Ya, itu masih menjadi yang terbaik dari yang terbaik, tetapi itu adalah ide yang menarik, yang saya tidak tahu, anak -anak kecil selalu seperti, bersin, mengalami ruam, saya memang mengambil banyak foto, dan kemudian saya mengunggahnya untuk chatgpt dan saya seperti, seperti apa mungkin? Dan itu, apakah saya harus pergi ke dokter? Dan mereka selalu berkata, saya bukan dokter, tapi, mungkin ruam panas, dan saya seperti, ah, ruam panas, tidak apa -apa, kita tidak perlu pergi ke dokter.
(13:42) Jeremy AU: Tidak, saya pikir akan ada banyak efisiensi di seluruh sistem dan saya akan mengatakan seperti obat, hukum, semua hal ini semua akan dipengaruhi oleh AI. Hanya saja setidaknya Anda tahu bahwa secara hukum, ada pekerjaan yang bisa ada di sana, kan? Karena bagaimana sistem dibangun, bukan? Jadi saya hanya mengatakan, pada hari itu ada pekerjaan yang lebih terlindungi daripada pekerjaan lain.
(14:00) Shiyan Koh: Ya. Gairah adalah hal yang menarik, yang seperti itu, temukan gairah Anda atau bagaimana Anda membantu seseorang menemukan hasrat mereka?
(14:06) Jeremy AU: Dapatkah Anda membayangkan seseorang yang, "Kekuatan saya adalah penelitian dokumen dan mencari web."
(14:12) Shiyan Koh: Kekuatan saya adalah meme Tuhan.
(14:13) Jeremy AU: Meme Lord! Tapi, ada bagian yang sulit, kan? Ini seperti seluruh Ikigai, ide nilai. Itu benar -benar tidak ada di Jepang. Itu hanya ada dalam konsep barat Jepang, yang seperti hal -hal yang saya suka lakukan, hal -hal yang masyarakat ingin saya lakukan, hal -hal yang saya bayar lakukan, hal -hal yang saya kuasai. Sehingga empat diagram. Kemudian jika Anda dapat membantu anak Anda, mari kita cukur bullseye.
(14:33) Shiyan Koh: Tapi saya pikir ini adalah hal yang sulit, yaitu, Anda tidak benar -benar tahu apa yang Anda kuasai. Saya pikir gagasan menjadi pandai dalam sesuatu secara alami adalah salah. Seperti kebanyakan hal yang mengharuskan Anda untuk benar -benar mengeluarkan upaya untuk mencari tahu, apakah Anda pandai dalam hal itu? Anda tidak suka, sangat sedikit orang yang seperti Hari Prenekam. Anda seperti, "Ya ampun, orang ini seperti XYZ yang brilian," kan? Seperti butuh kerja, bukan? Dan kadang -kadang saya pikir kami menilai terlalu tinggi gairah karena saya tidak merasa bersemangat. Ya, di awal pembelajaran, semuanya terasa sulit. Seperti inilah rasanya. Jadi Anda harus mendorongnya untuk sampai ke bagian di mana Anda seperti, oh, ini menyenangkan. Aku tidak tahu. Saya berpikir tentang berinvestasi seperti itu, bukan? Karena berinvestasi itu sulit. Ada saat -saat di mana Anda seperti, oh, ini sangat keren. Saya pikir saya belajar sesuatu. Tapi kemudian ada saat -saat di mana Anda seperti, saya idiot. Kenapa saya tidak melihatnya? Saya tidak mengetahuinya. Dan ada proses yang terus -menerus seperti ini belajar, penguasaan, menyadari bahwa Anda idiot, belajar penguasaan, menyadari bahwa Anda adalah idiot. Tetapi Anda harus mendorong untuk sampai ke titik itu karena kadang -kadang di awal belajar tentang investasi itu seperti membosankan.
(15:25) Jeremy AU: Tidak, saya setuju dengan Anda. Dan saya juga, dan bagian kami adalah sebagai orang tua dan anak -anak, saya melakukan pekerjaan yang tidak pernah bisa dibayangkan orang tua saya. Ini pekerjaan sepeda tidak ada, bukan? Saya hanya mengatakan seperti startup pertumbuhan tinggi, Biotech, COO. Saya akan menjadi seperti, satu -satunya bagian yang saya mengerti adalah seperti COO, yang merupakan manajer, bukan? Saya pikir satu aspek menarik tentang percakapan ini adalah bahwa sampai batas tertentu, anak -anak kita akan memiliki lebih banyak waktu untuk menyesuaikan diri karena kita menonton hal AI ini terjadi. Tetapi bagi kaum muda generasi ini, itu seperti hal yang aneh, karena biasanya ketika pekerjaan diberhentikan, orang biasanya memberhentikan orang tua terlebih dahulu dan menggantinya dengan orang yang lebih murah, lebih muda yang lebih lapar, kan? Dan secara historis itu bukan pengangguran muda yang benar -benar dimulai, biasanya kebalikannya, yang orang tua merasa lebih sulit
(16:10) Shiyan Koh: Karena harganya lebih mahal.
(16:11) Jeremy AU: Ya, tepatnya, kan? Jadi aneh saya tidak tahu, terbalik.
(16:14) Shiyan Koh: Ya. Saya pikir jika Anda lulus sekarang, dan Anda pikir Anda akan menjadi pemasar, bagaimana Anda memposisikan diri Anda untuk tidak diganti atau saya kira, apa pun kata kerja yang ingin Anda gunakan.
Dan saya pikir itu seperti, itu seperti pertanyaan yang sulit dan pertanyaan yang mudah, bukan? Karena di satu sisi, Anda berusia 22 tahun mungkin sangat pandai dalam teknologi. Anda sebenarnya sangat nyaman mencoba hal -hal baru, apapun itu. Tetapi di sisi lain itu sulit karena Anda mungkin belum memiliki model mental untuk cara kerja pemasaran. Anda mungkin hanya memiliki perspektif akademis di atasnya. Anda belum benar -benar bekerja di perusahaan. Jadi, bagaimana Anda mulai menggunakan keterampilan itu untuk benar -benar membantu diri Anda mendapatkan satu kaki ke depan. Ini benar -benar mengingatkan saya pada apakah Anda ingat selama periode tingkat bunga nol besar di mana orang -orang seperti Uber menyerah seperti semua barang rujukan itu?
Saya memiliki sekelompok kolega yang pada dasarnya sedang menyiapkan kampanye pemasaran berbayar mereka sendiri untuk mengarahkan lalu lintas ke kode rujukan Uber mereka. Dan pada dasarnya, lalu lintas sebentar lagi, sebelum perusahaan itu sendiri menyadari bahwa kode rujukan mereka sedang diubah. Jadi alasan saya mengemukakannya adalah bahwa sebenarnya ada banyak cara untuk menggunakan keterampilan Anda di dunia nyata yang tidak membutuhkan pekerjaan. Jadi jika Anda menganggap pemasaran sebagai "Hei, itu adalah disiplin menemukan pelanggan, empat P? Produk, harga,
(17:33) Jeremy AU: Place, Promosi.
(17:34) Shiyan Koh: Tempat, promosi, ya. Tapi saya pikir ada tantangan semacam ini untuk menggunakan keterampilan akademik Anda dengan cara yang praktis, dan kemudian menggunakan alat, bukan? Apakah itu chatgpt gratis atau katakan, saya akan melakukan investasi, saya akan membayar $ 20 sebulan untuk membayar Claude atau chatgpt dan saya akan mencoba mengendarai sesuatu. Saya pikir itu adalah hal yang akan menerobos karena, akan ada semua orang yang lulus pada saat yang sama yang semuanya tidak memiliki pengalaman kerja. Dan jika Anda bisa seperti, ya, saya benar -benar melaju seperti 100.000 tampilan hal ini dan mengonversi 5% dari mereka. Saya pikir maka Anda akan menemukan seseorang yang akan mengambil kesempatan pada Anda karena dengan begitu Anda akan menunjukkan seperti otak Anda bekerja, Anda dinyalakan, Anda bergegas, dan Anda bukan hanya seperti, Anda bukan seseorang yang harus diambil dari dunia akademik dan dibawa ke dunia nyata, seperti Anda sudah menempa jalan Anda sendiri ke depan.
(18:22) Jeremy AU: Dan saya pikir itu model mental yang sangat bagus, bukan? Itu, saya pikir apa yang Anda gambarkan seperti yang teratas, katakan saja 10% orang, yang, mungkin mereka akan pergi untuk pekerjaan status tradisional, seperti konsultasi, seperti yang saya lakukan, atau perbankan atau semacamnya. Tapi saya pikir ada peluang yang semakin menuju teknologi karena mereka menggunakan teknologi untuk memperkuat diri mereka sendiri. 10% teratas akan ada di sana. Kemudian saya pikir 40% teratas lainnya saya pikir mereka akan meningkatkan permainan mereka. Saya pikir akan ada lebih banyak magang. Mereka akan melakukan apa yang baru saja Anda lakukan. Jadi saya pikir untuk mereka, teknologi dulunya adalah jaring plus.
(18:55) Shiyan Koh: Ya.
(18:55) Jeremy AU: Saya pikir bagian yang sulit, saya pikir, adalah 10% terbawah dan 40% terbawah. Saya berpikir sekitar 10% akan selalu menderita karena, mereka tidak termotivasi, dan sebagainya. Mereka berjuang untuk serangkaian alasan apa pun. Saya pikir mereka akan terus berjuang atau berjuang lebih buruk di dunia ini. Tapi saya pikir TRI, saya tidak tahu apa itu, saya pikir mereka 40% di bawah rata -rata. Saya pikir mereka bisa meluncur dan saya pikir mereka tidak diizinkan untuk meluncur lagi.
(19:16) Shiyan Koh: Ya. Tapi saya pikir ada juga hanya ingin memikirkan apa keunggulan kompetitif relatif Anda, bukan? Seperti yang selalu saya katakan ini, yang sebenarnya adalah orang Singapura, kami adalah orang -orang yang paling diberkahi di wilayah ini dari perspektif sumber daya manusia, bukan? Seperti kami yang berpendidikan terbaik di wilayah ini. Kami berbicara bahasa Inggris. Itu seharusnya seperti aset besar. Jadi bukankah hanya pekerjaan yang berbasis di sini adalah satu -satunya hal yang tersedia untuk Anda, bukan? Seperti internet seperti Anda bisa melakukan pekerjaan global. Anda dapat menjalankan bisnis global dari Singapura.
Dan kemudian pertanyaannya seperti dapatkah Anda memotivasi diri Anda untuk melakukan hal -hal itu dan menemukan hal -hal itu? Dan ada banyak UKM di Singapura yang berjuang dengan produktivitas, adopsi teknologi dan hal -hal seperti itu. Jadi bisakah Anda mengambil alih UKM dan menerapkan lebih banyak efisiensi dan produktivitas untuk itu? Saya pikir sebenarnya ada banyak peluang di dunia, tetapi, itu membutuhkan lebih banyak upaya daripada melobi resume Anda dan wawancara dan kemudian
(20:10) Jeremy AU: Ya, saya pikir saya setuju dengan Anda, dan saya pikir juga orang -orang khawatir karena mereka merasa seperti mereka juga bersaing, seperti yang Anda katakan, di seluruh wilayah untuk itu. Dan saya pikir itu sedikit seperti orang-orang yang khawatir tentang Zona Ekonomi Khusus Johor-Singapura. Kami membahas bahwa dalam podcast sebelumnya, banyak pekerjaan dipindahkan oleh bank, misalnya, kantor belakang dan pekerjaan kantor tengah mereka dipindahkan ke Malaysia. Jadi saya pikir ada banyak kekhawatiran juga. Ini bukan hanya sisi AI, tetapi juga offshoring pekerjaan Singapura ini.
(20:38) Shiyan Koh: Ini ada di mana -mana, kan? Saya pikir jurnal baru saja memilikinya, yang hei, bankir diberitahu, apakah Anda ingin pergi ke Salt Lake City atau Dallas? Seperti memindahkan orang keluar dari kantor biaya tinggi. Dan banyak jenis peran tengah dan belakang. Jadi saya pikir itu hanya kenyataannya, bukan? Yaitu jika pekerjaan Anda dapat dilakukan dengan kualitas yang sama atau lebih baik dengan biaya lebih rendah, di lokasi biaya yang lebih rendah, itu mungkin akan pergi ke sana. Dan kemudian pertanyaan untuk Anda, bagi kami, adalah apa hal yang dapat kami lakukan secara unik? Dan melakukannya dengan baik? Dan, saya pikir Anda akan lebih bahagia juga jika Anda menemukan hal yang dapat Anda lakukan dengan baik.
(21:10) Jeremy AU: Itu besar jika, kan? Karena jika Anda menemukannya, maka Anda lebih bahagia, meskipun itu menyakitkan selama enam bulan atau setahun mencari pekerjaan. Ya, tapi saya pikir akan ada bagian di mana saya pikir orang khawatir bagaimana jika mereka tidak pernah menemukan pekerjaan karena secara struktural tidak mungkin, misalnya, saya adalah copywriter. Dan saya belajar selama bertahun -tahun untuk menjadi penulis dan sekarang bersaing melawan AI dan bersaing dengan bakat freelance fraksional dari Filipina dan Malaysia yang mengenakan biaya setengah, sepertiga, seperempat dari harga karena perbedaan biaya hidup. Jadi ini mimpi buruk.
(21:43) Shiyan Koh: Ya. Saya pikir pekerjaan lain yang dilindungi adalah hal -hal yang ingin Anda lakukan secara langsung, bukan? Yang seperti pelatih fisik.
(21:48) Jeremy AU: Ya, itu benar. Anda tidak bisa di luar negeri sekarang.
(21:50) Shiyan Koh: Terapis Pijat.
(21:51) Jeremy AU: Ya.
(21:52) Shiyan Koh: Saya punya teman yang menggunakan pelatih zoom. Tapi saya tidak tahu. Saya masih suka secara langsung. Saya merasa seperti secara langsung. Seseorang seperti seseorang yang meneriaki Anda secara langsung lebih kuat daripada seseorang yang meneriaki Anda di Zoom. Tetapi juga mengoreksi Anda dengan benar? Jika Anda tidak melakukan hal itu dengan benar, saya pikir jauh lebih sulit untuk mengoreksi zoom.
(22:07) Jeremy AU: Saya setuju. Saya setuju. Saya tidak setuju dengan Anda. Saya pikir pelatih pribadi adalah pekerjaan yang secara langsung. Ini belum dapat diuraikan dengan mudah bagi saya. Dan itu tidak dapat diotomatisasi oleh AI.
(22:18) Shiyan Koh: Ya, slot panasnya sedikit lebih sulit.
(22:20) Jeremy AU: Ada saran karier, saya tidak bisa membayangkan, saya pikir, saya tidak tahu, slogan pemerintah adalah, "Hentikan impian Anda, menjadi pelatih fisik"
(22:27) Shiyan Koh: Tidak, tidak, tapi lihat, saya pikir ini karena orang -orang seperti, saya tidak tahu harus berkata apa. Mereka agak seperti elitis tentang pekerjaan kerah putih versus apa yang mereka anggap seperti pekerjaan kerah non -putih. Tapi pelatih pribadi tidak murah, seperti saya pikir mereka benar -benar menghasilkan uang yang cukup baik. Ya. Dan banyak dari mereka sebenarnya dilatih dalam profesional kesehatan fisio dalam hal seperti pemahaman mereka tentang pemulihan seperti pemulihan, pelatihan atletik, kinerja, semua hal semacam itu. Dan saya pikir sebagai masyarakat menjadi lebih kaya, orang menghabiskan lebih banyak untuk kesehatan dan kesejahteraan.
Menjadi, jika Anda tidak bisa meletakkan makanan di atas meja, Anda tidak seperti, oh biarkan saya mengerjakan VO2 MAX saya. Tetapi, ketika orang menjadi masyarakat menjadi lebih kaya, mereka menghabiskan lebih banyak untuk rekreasi, tetapi juga untuk kesehatan dan kesejahteraan. Jadi saya pikir semua profesi yang terkait dan dalam orbit itu juga menjadi, lebih banyak dikompensasi lebih baik daripada copywriter, saya yakin.
(23:16) Jeremy AU: Oke. Saya mengerti. Saya pikir perbedaan antara apa yang dapat dikatakan pemerintah antara versus apa yang Anda dan saya katakan adalah beberapa kenyataan pasar saat ini. Itu hanya membayangkan kepala saya baik -baik saja, saya orang tua. Tidak apa -apa, Nak, saya akan melatih Anda menuju A, dan saya kira berdasarkan ini, semua pemikiran ini akan seperti, saya akan memfokuskan Anda dan melatih Anda untuk menjadi orang profesional perawatan paliatif secara langsung karena Singapura adalah masyarakat yang menua. Dan, itu bisa seperti hasil dari bagaimana seseorang melakukannya
(23:44) Shiyan Koh: Menafsirkan ini
(23:45) Jeremy AU: Percakapan.
(23:46) Shiyan Koh: Saya pikir itu kurang dari itu dan lebih dari setidaknya orang -orang yang saya temui di bidang semacam ini, banyak dari mereka seperti orang -orang olahraga yang sangat tertarik. Begitulah cara mereka masuk ke dalamnya, kan? Sepertinya mereka benar -benar orang olahraga. Mereka mulai belajar lebih banyak tentang kinerja pribadi mereka. Dan kemudian mereka mulai belajar tentang otot dan ligamen, seperti itulah cara mereka masuk ke dalamnya. Dan kemudian pada titik tertentu Anda menyadari, oke, saya tidak akan menjadi atlet profesional atau apa pun itu.
Dan Anda seperti, oke, seperti apa selanjutnya untuk saya? Bagaimana cara mengambil ini dan mengubah minat saya, gairah saya menjadi karier? Dan mungkin Anda mulai dan Anda seperti, oke, saya seperti PT, tapi kemudian ada orang yang seperti, oh, lalu saya membangun gym, kan? Saya membangun perangkat lunak, saya suka, untuk gym saya, saya pikir ada seperti ini seperti cara wirausaha untuk memikirkannya, versus itu tidak seperti top down, seperti pemerintah kita sekarang semua harus menjadi pelatih pribadi, bukan?
Tentu saja tidak. Tapi saya pikir ada gagasan tentang hei, kita semua harus benar -benar selaras dengan apa yang dibutuhkan pasar kita yang cocok dengan gairah kita. Dan bagaimana kita memiliki agensi untuk mengidentifikasi itu dan mengatakan saya akan mencoba sesuatu dan melakukannya. Saya pikir itu saya pikir kami versus jika Anda mempelajari ini, Anda akan baik -baik saja. Seperti semua orang belajar ilmu komputer.
(24:50) Jeremy AU: Ya, saya pikir ada bagian yang rumit untuk semua pekerjaan, pendidikan, pekerjaan pada tingkat tertentu, Anda tahu negara seharusnya terlihat, Anda tahu, 20 tahun setelah bertahun -tahun dengan tali karena pendidikan dibayar oleh pemerintah atas nama pembayar pajak rata -rata.
(25:05) Shiyan Koh: Jadi ini adalah percakapan yang menarik. Mengingat apa yang kita bicarakan. Bagaimana seharusnya pendidikan berubah?
(25:11) Jeremy AU: Gunakan lebih banyak AI dan komputer.
(25:13) Shiyan Koh: Tidak, tidak, tidak. Maksud saya, saya pikir
(25:14) Jeremy AU: Itu bisa menjadi salah satu saran.
(25:16) SHIYAN KOH: Saya kira itu bisa saja. Saya tidak tahu apakah itu jawabannya.
(25:18) Jeremy AU: Anda mendapatkan iPad. Anda mendapatkan iPad. Setiap orang memiliki iPad. Itu adalah dorongan, saya akan mengatakan, sekitar tujuh tahun yang lalu dalam hal digitalisasi sepanjang waktu iPad, misalnya.
(25:29) Shiyan Koh: Saya pikir, saya benar -benar terpaku pada ide seperti agensi ini, yaitu saya pikir kita harus semakin mendorong anak -anak untuk mengendarai agenda pembelajaran mereka. Jadi daripada menjadi seperti, oke, ini adalah modul statistik atau, apa pun itu, kan? Saya pikir itu harus seperti, oke inilah set data besar pengangguran remaja. Mari kita buat, inilah kumpulan data pekerjaan kaum muda selama lima tahun terakhir, sepuluh tahun terakhir. Gunakan apa yang Anda pelajari di kelas statistik Anda, berdasarkan apa yang Anda pelajari di kelas statistik Anda, menganalisis kumpulan data ini dan membuat serangkaian rekomendasi.
Saya pikir kita harus mendorong orang untuk disukai, benar -benar terbiasa dengan "Oke, saya melihat situasi. Bagaimana cara memarchal sumber daya yang saya harus cari tahu apa yang terjadi di sini? Dan membuat rencana. Buat rekomendasi." Dan kemudian berinteraksi itu, oke? Oke, jika ini adalah rekomendasi kebijakan Anda, apa yang terjadi selanjutnya? Apa outputnya? Apa yang akan terjadi? Saya pikir itu sebenarnya lebih menarik. Atau oke, Anda telah mempelajari set ini, saya tidak tahu, biologi atau kimia atau apa pun itu. Sekarang Anda dan Claude dan Anda dan chatgpt, cari tahu beberapa kasus penggunaan untuk pembelajaran ini. Hal -hal akhir yang lebih terbuka yang sebenarnya memaksa orang menggunakan alat untuk menggerakkan hasil daripada menguji Anda untuk mengetahui sesuatu. Anda melakukan mengingat sesuatu hampir tidak berharga.
(26:40) Jeremy AU: Begitulah banyak ujian kita, kan? Apa siklus mitokondria dan.
(26:45) Shiyan Koh: Ya. Tapi lebih seperti memberikan apa yang Anda ketahui tentang siklus mitokondria, kan? Bagaimana Anda menerapkannya pada masalah xyz?
(26:53) Jeremy AU: Ya. Saya hanya membayangkan seperti beberapa sistem seperti saya seperti, bagaimana Anda menilai itu secara adil? Bukankah itu lebih banyak beban kerja daripada guru dalam sistem?
(27:02) Shiyan Koh: Tentu. Tetapi seperti pada akhirnya, sampai poin Anda, jika kami akan menghabiskan uang pajak publik untuk pendidikan orang, maka kita harus benar -benar berusaha untuk memberi mereka keterampilan yang berguna untuk menumbuhkan PDB, bukan? Untuk produktivitas marjinal mereka. Bukan hanya tentang oh, sekarang saya bisa memberi peringkat 1 hingga 40.000.
(27:21) Jeremy AU: Saya pikir yang menarik adalah bahwa saya pikir baru -baru ini pemerintah Singapura telah mengumumkan bahwa mereka mengurangi jumlah subjek yang diperlukan untuk penugasan perguruan tinggi junior dari enam subjek hingga lima subjek untuk memungkinkan orang lebih fokus.
Jadi saya pikir ini adalah bagian yang menarik, tapi saya pikir bagian dari itu, mereka mengatakan adalah jika Anda, alih -alih mencoba semua orang untuk menjadi generalis dan pandai dalam banyak subjek, mungkin kurang, apa kata itu? Napas. Saya meminta orang untuk fokus, ya, untuk memiliki lebih dalam atau mengejar gairah yang mereka inginkan. Atau mungkin ada banyak pengejaran non akademik yang ingin mereka capai yang mereka miliki hanya dengan mempelajari satu subjek yang lebih sedikit. Jadi ini gerakan yang menarik.
(27:57) Shiyan Koh: Saya hanya berpikir, ya, saya hanya merasa seperti kita membutuhkan orang untuk memiliki masalah akhir yang lebih terbuka yang mereka selesaikan sebelumnya. Jadi mereka bisa mendapatkan kebiasaan itu, tetapi juga keyakinan bahwa mereka dapat melakukannya. Jadi saya tidak tahu, lima, enam tahun yang lalu, saya menjalankan proyek di bank lokal. Saya memiliki tim mahasiswa setempat yang sangat cerdas. Dan promptnya adalah sesuatu seperti, merancang produk baru untuk bank, dan masing -masing tim seperti sekelompok mahasiswa, dan mereka semua memiliki seorang mentor, seperti mentor industri, itu seperti peran yang saya mainkan. Dan, mereka seperti, saya pikir siswa tahun ketiga, dan mereka semua dalam bidang keuangan atau bisnis, sangat cerah.
Dan, itu sangat lucu, karena pada awalnya mereka terus, rasanya mereka seperti menunggu saya memberi tahu mereka apa jawabannya. Dan saya seperti, saya tidak tahu apa masalahnya, saya tidak tahu apa jawabannya. Jika kita tahu jawabannya, kita bahkan tidak akan berada di sini. Kami benar -benar harus memikirkan seperti apa yang membuat produk baru yang bagus untuk, untuk bank? Seperti, mengapa kita berpikir begitu? Pertanyaan apa yang akan kami tanyakan? Dan ini semua seperti, orang -orang ini semua melanjutkan dan bekerja di Bulge Bracket Banks setelah ini, kan? Seperti saya memang mengikuti mereka setelah itu, tetapi itu menarik itu seperti pengaturan default mereka seperti, oke, dewasa di ruangan itu, memberi tahu kami apa yang harus dilakukan. Dan saya benar -benar merasa itu harus berubah.
(28:59) Jeremy au: Ah, Anda mungkin mengatakan buku itu, seperti Lord of the Flies. Setiap orang harus mencari cara hidup di pulau tropis bersama. Jadi sekarang seperti penguasa lalat AI. Seperti, semua pemuda saat ini harus mengetahui pendekatan mereka sendiri untuk bertahan hidup di dunia AI dan sebagainya. Saya hanya, saya kira saya selalu sedikit lebih konservatif dalam pendidikan publik. Karena saya pikir pada akhirnya, pendidikan publik adalah tentang mengajar keseluruhan masyarakat. Jadi itu selalu sedikit komponen denominator umum terendah, bukan? Itu akan selalu menjadi sesuatu yang, berdasarkan sifat struktur resimasi, itu akan selalu baik untuk 90% masyarakat, bukan? Dan sampai batas tertentu, itu tidak akan baik untuk
(29:36) Shiyan Koh: Tapi mengapa agen baik untuk 90% masyarakat?
(29:39) Jeremy AU: OOF. Saya pikir ada dua jawaban, apakah kita benar -benar ingin membesarkan semua anak yang memiliki agensi? Ya. Anda mengatakan Anda Konfusianisme, Anda Asia, Anda Komunitarian, Anda
(29:51) Shiyan Koh: Itu tidak saling eksklusif.
(29:53) Jeremy AU: Saya bisa melihatnya. Saya bisa melihat itu. Saya tidak mencoba untuk tidak setuju dengan Anda, Anda tahu, apakah Anda benar -benar ingin semua orang memiliki agensi? Sebagai orang tua, saya ingin anak saya memiliki hak pilihan.
(30:03) Shiyan Koh: Ya, sampai mereka mulai melakukan sesuatu yang tidak Anda setujui, Lah. Itu intinya! Maka Anda seperti, sial! Mereka memiliki terlalu banyak agensi!
(30:09) Jeremy AU: Sebenarnya itu intinya, maaf. Mengajar orang untuk memiliki agensi berarti bahwa mereka jauh lebih mampu membuat pilihan sendiri. Dan banyak orang berpikir mereka membuat pilihan yang lebih baik daripada apa yang dapat dilakukan anak -anak atau remaja atau remaja. Dan selama Anda, jadi orang -orang berkata, saya senang memiliki agen selama Anda membuat keputusan yang selaras dengan saya atau netral bagi saya.
(30:29) Shiyan Koh: Saya pikir ini poin yang menarik, kan? Yang merupakan bagian dari itu seperti penyelarasan nilai. Jadi ketika Anda berbicara tentang Konfusianisme, Komunitarianisme, hal -hal seperti itu, saya pikir itu penting. Sebenarnya itu adalah sesuatu yang saya pikirkan bahwa, secara keseluruhan, kami lebih kuat dari, saya pikir pendekatan yang murni individu bukanlah apa yang akan saya advokasi.
(30:45) Jeremy AU: Ya.
(30:45) Shiyan Koh: Tapi saya pikir kepasifan itu, terutama di era ini merugikan masyarakat kita. Itu seperti keyakinan saya yang sangat terpelajar, yaitu bahwa kita perlu membesarkan orang, kita perlu mendidik orang dengan cara yang memberi mereka keterampilan, tetapi juga nilai -nilai bersama, bukan? Sekitar apa artinya menjadi warga negara dari negara kecil?
(31:04) Jeremy AU: Ya.
(31:05) Shiyan Koh: Dan apa kewajiban kita satu sama lain? Tetapi juga, apa kewajiban kita sebagai warga negara untuk diberi tahu, bukan? Untuk diperhatikan? Itu membutuhkan pekerjaan aktif. Bukan hanya oh, izinkan saya mengeluh tentang hal ini yang tidak saya sukai. Jadi ada buku anak -anak yang luar biasa yang dimiliki anak -anak saya dan disebut, "Seseorang harus membangun mimpi." Ini diilustrasikan dengan indah, dan pada dasarnya ini adalah buku bergambar di mana mereka melewati hal -hal keren seperti rollercoaster atau air mancur, seperti hal -hal yang berbeda. Dan mereka menjelaskan semua orang yang harus melakukan pekerjaan untuk mewujudkannya. Dan itu berima, kan? Dan pada dasarnya semuanya adalah, dan pada dasarnya menahan diri, seseorang harus membangun mimpi.
Dan saya sangat menyukainya karena itu semua yang Anda lihat, seperti di sekitar Anda, seseorang harus melakukan banyak upaya berdarah ke dalamnya, dan rasanya ketika Anda tidak senang dengan sesuatu, Anda pikir ada alternatif, maka Anda harus seperti, oke seperti apa yang diperlukan untuk mewujudkannya? Bagaimana saya suka menggerakkannya? Jangan hanya duduk dan mengeluh. Seperti saya hanya merasa seperti sikap itu, jika Anda berpikir tentang saya tidak tahu, seperti apa mereka? Merdeka atau generasi perintis? Ya.
(32:11) Jeremy AU: Ya.
(32:11) Shiyan Koh: Ya. Oke. Generasi bijak atau apapun. Mereka tidak seperti, oh celakalah aku. Mereka seperti, oh man, kita harus melakukan sesuatu. Jadi roh itu, saya merasa seperti itu, adalah kisah yang perlu kita sukai, ceritakan lebih banyak. Dan, saya pikir itu penting. Saya pikir itu penting untuk kelangsungan hidup kita, sebenarnya.
(32:26) Jeremy AU: Ya. Saya pikir bungkusnya di sini adalah bahwa saya pikir saya setuju dengan Anda. Dan saya pikir agen pengajaran itu baik. Saya pikir, jika Anda tidak mengajar agensi, maka secara efektif Anda membiarkan orang pasif terus menjadi pasif. Anda bertanya kepada saya, apakah Jeremy, saya akan percaya itu. Saya percaya bahwa Anda harus mengajar agensi. Hanya saja saya hanya bisa berempati dengan orang -orang sistem yang seperti, tetapi bagaimana jika mereka membuat pilihan yang buruk? Yang,
(32:47) Shiyan Koh: Itu bagian dari menjadi manusia. Itu bagian dari pembelajaran.
(32:49) Jeremy AU: Maka itu seperti pergi jauh -jauh ke seperti Adam dan Hawa dan Alkitab mengatakan mereka memberi mereka pilihan bebas dan mereka membuat pilihan yang buruk, itulah sebabnya mereka harus meninggalkan Eden. Ngomong -ngomong, ada begitu banyak kisah agama asal lainnya, yang seperti, ketertiban itu baik, tetapi kemudian manusia memilih untuk kacau dan membuat keputusan buruk yang menelan biaya segalanya, tapi itulah yang membuat mereka manusia. Ada yin dan yang dari masyarakat kita, kan? Orang ingin memiliki agensi dan kehendak bebas, tetapi kami juga ingin membuat pilihan yang baik sepanjang waktu. Begitulah hidup. Pada catatan itu, mari kita selesaikan dan ucapkan terima kasih banyak, Shiyan, untuk berbagi.
(33:19) Shiyan Koh: Terima kasih Jeremy.