A legnépszerűbb elméletek az AI munkahelyekre gyakorolt hatásáról

A ChatGPT 2022 év végi megjelenése óta szinte hónapról hónapra újabb lehengerlő fejlesztések jelennek meg az AI területén ezért szinte azonnal beindult a fantáziálás arról, hogy miként is fogja ez megváltoztatni az életünket. Ezen belül is az egyik elsődleges kérdés, hogy milyen hatással lesz a munkahelyekre. Mivel a félelmek nem csillapodnak ezzel kapcsolatban, megjegyzem teljesen jogosan, azt gondolom érdemes időnként újból és újból megvizsgálni ezt a kérdést, hiszen az AI fejlődése drámai, ugyanakkor az idő előrehaladtával mégis talán egyre pontosabb képet kaphatunk az ilyen jellegű kérdésekről, hiszen az empirikus tapasztalatok is egyre gyűlnek és egyre több olyan elmélet lát napvilágot, amely igyekszik megválaszolni a kérdéseket. A cikkben igyekeztem összegyűjteni a legrelevánsabb elméleteket, bár a teljesség igénye nélkül hiszen ezek irodalma napról napra bővül. A kérdés természetes az, hogy látható e már a fény az alagút végén, vagy még mindig befelé haladunk egy olyan új világba, amelyről még mindig túl keveset tudunk.

A technológia mint eszköz elmélet

A „technológia mint eszköz” elmélet azt állítja, hogy az AI nem forradalmian új fenomén, hanem a termelékenységnövelő technológiák sorának legújabb állomása — olyan elődök nyomdokain haladva, mint a gőzgép, az elektromosság vagy a számítógép. E nézőpont hívei szerint a mesterséges intelligencia bár kétségtelenül automatizál bizonyos feladatokat és munkahelyeket megszüntethet, ezzel egyidejűleg új állásokat és iparágakat is teremt majd, így hosszú távon nem csökken, hanem átalakul a foglalkoztatottság.

Ez az elmélet számos közgazdász támogatását élvezi, akik a történelemből hoznak példákat arra, hogy minden nagy technológiai áttörés kezdetben elmozdította a munkavállalókat a munkaerőpiacról, de idővel új típusú foglalkozások és termelési formák alakultak ki, amelyek felszívták a munkaerőt. A nyomdagép megszüntette a kéziratokat másoló szerzetesek munkáját, de létrehozta a kiadói iparágat. A számítógépek kiszorították az analóg adatrögzítőket, de új állásokat teremtettek az informatikában, adattudományban, szoftverfejlesztésben.

Azonban ezzel az optimista szemlélettel szemben, a mesterséges intelligencia jellege miatt, idővel számos kritika fogalmazódott meg. Az AI nem csupán fizikai munkafolyamatokat képes helyettesíteni, hanem egyre inkább a kognitív, kreatív és döntéshozatali funkciókat is — vagyis éppen azokat a képességeket, amelyek a korábbi technológiák esetén még kizárólag az emberi munkavállalók privilégiumai voltak. Így míg a múltban a technológia kiegészítette az emberi képességeket, az AI sok esetben helyettesíti azokat.

Erik Brynjolfsson, a Stanford Digital Economy Lab vezetője szerint az AI által kiváltott átalakulás sokkal szélesebb körű és gyorsabb lesz, mint bármelyik korábbi technológiai forradalom. Az automatizáció ma már nemcsak a gyári munkásokat, hanem ügyvédeket, fejlesztőket, marketingeseket vagy illusztrátorokat is érinti. A hangalámondás, képkészítés, tartalomgyártás és szoftverfejlesztés egyre nagyobb része válik automatizálhatóvá, aminek következtében számos kreatív szakma csökkenő kereslettel szembesül.

A technológia eszköz-jellege továbbá akkor érvényesül, ha azt valóban az emberi képességek kiterjesztésére használjuk, nem pusztán költségcsökkentési céllal. A munkáltatók döntése kulcsszerepet játszik abban, hogy az AI miként formálja át a munka világát: egy vállalat dönthet úgy, hogy a mesterséges intelligenciát a meglévő dolgozói támogatására és új lehetőségek feltárására használja, de dönthet úgy is, hogy elbocsátások és feladatok gépesítése révén maximalizálja a profitot. Ez utóbbi út azonban fokozhatja a társadalmi egyenlőtlenségeket és feszültségeket, különösen ha a mesterséges intelligenciából származó előnyök szűk elit kezében koncentrálódnak. 

A történelmi párhuzamokat sokan félrevezetőnek tartják, mivel a mesterséges intelligencia hatása nem lineáris és nem szükségszerűen követi a múlt mintázatait. Joseph Stiglitz Nobel-díjas közgazdász szerint bár valóban születnek majd új munkakörök, azok mennyisége valószínűleg nem fogja ellensúlyozni az elveszett állások számát. A modern AI gyors fejlődése, a globális versenyhelyzet és a vállalatok rövid távú érdekvezérelt döntéshozatala miatt a hagyományos piaci alkalmazkodás — például az új készségek elsajátítása vagy a munkaerő átképzése — nem biztos, hogy időben képes lesz követni az átalakulást.

A munkaerő nagy átrendeződése

A „munkaerő nagy átrendeződése” elmélet szerint a mesterséges intelligencia megjelenése és terjedése nem csupán új technológiai hullámként jelenik meg, hanem alapvetően új minőséget képvisel: képes automatizálni nemcsak fizikai, hanem kognitív munkafolyamatokat is, amelyeket korábban kizárólag emberek végeztek. Az elméletet Erik Brynjolfsson és Andrew McAfee fogalmazták meg „Race Against the Machine” című művükben, amelyben azt állítják, hogy a technológia fejlődése gyorsabban halad, mint ahogyan az egyének és intézmények képesek alkalmazkodni hozzá. Ennek következménye egy átfogó és fokozatos, ám tartós átrendeződés a munkaerőpiacon, amelyben a munkahelyek jelentős része megszűnik vagy átalakul.

Empirikus adatok máris alátámasztják ezt az átrendeződést. A Goldman Sachs közgazdásza, Joseph Briggs szerint a 20–30 év közötti technológiai munkavállalók körében 2025 eleje óta három százalékponttal nőtt a munkanélküliség. Ez különösen figyelemre méltó annak fényében, hogy a technológiai szektor az elmúlt két évtizedben folyamatos bővülést mutatott a foglalkoztatottság tekintetében. Az AI térnyerése azonban visszavetette az új munkaerő felvételét, különösen a junior pozíciókban. Ennek oka, hogy a vállalatok – köztük az Alphabet, a Microsoft és a Salesforce – már jelenleg is az alkalmazott kódok 30–50%-át mesterséges intelligenciával generálják, így a kezdő fejlesztők munkájának jelentős része automatizálhatóvá vált.

A helyzetet súlyosbítja, hogy az AI nemcsak egyes feladatokat képes kiváltani, hanem teljes munkaköröket is. A MIT kutatásai szerint az automatizáció az 1980-as évek óta bekövetkezett jövedelemegyenlőtlenség 50–70%-áért felelős. A mesterséges intelligencia tehát nem csupán a munkahelyek számát csökkenti, hanem a társadalmi-gazdasági egyenlőtlenségeket is erősíti, mivel a tőketulajdonosok és technológiai cégek profitálnak leginkább a termelékenység növekedéséből, míg a középosztály és az alacsonyabb képzettségű munkavállalók veszítenek.

Paul Krugman Nobel-díjas közgazdász szintén pesszimista képet fest az AI hatásairól. Véleménye szerint számos fehérgalléros állás tűnhet el, különösen azok, amelyek nem kreativitáson vagy eredeti gondolkodáson alapulnak, hanem rutinszerű, ismétlődő mentális tevékenységeken. Krugman úgy véli, nehéz hatékony kormányzati válaszokat adni az AI által előidézett strukturális változásokra, mivel ezek gyorsan és széles körben zajlanak, és a legtöbb beavatkozás hatástalannak bizonyulhat. 

Ugyanakkor az elmélet kritikusai szerint a „munkaerő nagy átrendeződése” túlságosan determinisztikus. Az úgynevezett „lump of labor” tévedésre hivatkoznak – arra az elképzelésre, hogy a gazdaságban lévő munka mennyisége fix. A történelem során azonban új technológiák rendszerint új iparágakat és munkaköröket teremtettek. A mesterséges intelligencia is képes lehet új igényeket gerjeszteni és ezzel párhuzamosan új foglalkoztatási lehetőségeket létrehozni – ahogyan például a szociális média vagy az e-kereskedelem teljesen új munkaköröket hívott életre.

Összességében a munkaerő nagy átrendeződése elmélet szerint az AI nem csupán átmeneti piaci zavarokat okoz, hanem mély és tartós változásokat hoz létre a munkahelyeken. A folyamat már elindult, elsőként a legkönnyebben automatizálható pozíciókban, de várhatóan idővel szélesebb körű gazdasági és társadalmi átalakulásokhoz vezet. Az elmélet legfőbb állítása tehát az, hogy nem csupán munkahelyek fognak eltűnni, hanem maga a munka értelmezése és szerepe is alapjaiban változhat meg a gazdaságban.

Az alapjövedelem eszméje

Az univerzális alapjövedelem (Universal Basic Income, UBI) eszméje új lendületet kapott az utóbbi években, elsősorban az AI és automatizáció munkaerőpiacra gyakorolt hatásának erősödése nyomán. A koncepció legismertebb hívei között olyan technológiai milliárdosok találhatók, mint Mark Zuckerberg, Elon Musk, vagy Sam Altman, akik szerint az automatizációval együtt járó technológiai munkanélküliség elkerülhetetlen, ám kezelhető, ha a társadalom időben reagál egy újfajta szociális szerződéssel. E szerződés központi eleme lehet az alapjövedelem: egy rendszeres, feltétel nélküli pénzbeli juttatás minden állampolgár számára.

Az elmélet hívei szerint az UBI nem csupán gazdasági stabilitást biztosítana, hanem emberi méltóságot is, mivel lehetővé tenné, hogy az emberek ne kényszerből, hanem választásból dolgozzanak. Elon Musk szerint „el fog jönni az a pont, amikor nem lesz többé szükség munkára”, mert „az AI mindent képes lesz elvégezni”. Ennek fényében az alapjövedelem nem pusztán segély, hanem egyfajta társadalmi osztalék, amelyből mindenki részesülhet a technológiai fejlődés hasznaiból.

A finanszírozás kérdésében Aran Nayebi kutatásai szerint már az is elegendő lehetne, ha az AI-termelékenység 5-6-szorosára nőne a jelenlegi szinthez képest, hogy az UBI GDP 11%-át fedezze. Emellett több közgazdász szerint alternatív források – például földértékadó, fogyasztási adók, vagy robotadó – is bevonhatók a rendszer finanszírozásába. A robotadó gondolata – amelyet például Bill Gates is felvetett – közvetlen kapcsolatot teremthetne az automatizáció és a társadalmi újraelosztás között.

Az alapjövedelem történeti gyökerei messzire nyúlnak vissza, egészen az ókori Athénig és a 18. századi gondolkodókig (Thomas Paine, Thomas Spence). A 20. században a „szociális osztalék” eszméje, majd a feminista és polgárjogi mozgalmak révén újabb lendületet kapott, legutóbb pedig a COVID-19 járvány és az AI forradalom hatására vált ismét aktuálissá. Több mint 160 UBI-kísérletet hajtottak végre az elmúlt évtizedekben világszerte, ezek többsége pozitív hatásokat mutatott ki a mentális egészség, oktatás, lakhatásbiztonság és vállalkozási kedv terén. A munkavállalási hajlandóságra gyakorolt hatás vegyes képet mutat, de általános trendként nem mutatható ki jelentős visszaesés.

Ezzel együtt az alapjövedelem koncepcióját heves kritikák is érik. Egyesek szerint az UBI nem más, mint rejtett vállalati szubvenció a technológiai cégeknek, amelyek így mentesülnének az elbocsátott munkaerő társadalmi költségeinek viselése alól. Mások attól tartanak, hogy egy UBI-rendszer függőséget alakít ki az állami juttatásoktól, vagy akár eszközzé válhat a kormányzati megfigyelés és adatgyűjtés számára. Különösen erőteljes kritikát fogalmazott meg Philip Alston, az ENSZ korábbi extrém szegénységgel foglalkozó különmegbízottja, aki szerint a digitális jóléti rendszerek könnyen átalakulhatnak a vállalati profitmaximalizálás és az állami ellenőrzés eszközeivé.

A politikai ellenállás is fokozódik. Az Egyesült Államokban például az FGA (Foundation for Government Accountability) nevű, jelentős mértékben milliárdosok által finanszírozott lobbiszervezet 2024-től kampányt indított annak érdekében, hogy állami szinten tiltsák be az alapjövedelem-kísérleteket. Az FGA állítása szerint az UBI csökkenti a munkavállalási hajlandóságot és növeli az állami függőséget, ám ezt az állítást nem támasztja alá empirikus bizonyíték. Épp ellenkezőleg: például a texasi Austin városában végzett kísérlet kimutatta, hogy a havi 1.000 dolláros támogatásban részesülők körében a munkavállalás nem csökkent szignifikánsan, sőt, sokan továbbképzésre, vállalkozásra vagy gondozási munkára használták az így nyert időt és biztonságot. Az FGA-val kapcsolatban sokan megjegyzik, hogy a szervezet mögött átláthatatlan, sötét pénzekből finanszírozott adományozói hálózat áll, így állításait egyes körökben teljesen elutasítják.

Ennek ellenére az UBI-támogatók tábora növekszik, és az empirikus eredmények egyre szilárdabb érvet kínálnak a bevezetés mellett. A technológiai munkanélküliség elkerülhetetlensége miatt az alapjövedelem nem csupán idealista álom, hanem potenciálisan elkerülhetetlen válasz is egy strukturálisan átalakuló gazdasági és társadalmi rendszer kihívásaira. Az UBI prófétái szerint az igazi kérdés már nem az, hogy bevezetjük-e az alapjövedelmet, hanem az, hogy mikor és milyen formában tesszük azt meg.

Az apokalipszis víziója

Az „apokalipszis víziója” az AI és automatizáció munkaerőpiacra gyakorolt hatásainak egyik legsötétebb és legaggasztóbb értelmezése. Eszerint az AI által vezérelt munkahelymegszűnés rövid időn belül társadalmi válságba torkollhat, különösen azért, mert a legkiszolgáltatottabb társadalmi rétegek viselik majd ennek legnagyobb terhét, miközben politikai befolyásuk csekély ahhoz, hogy megfelelő választ követeljenek a döntéshozóktól.

Az egyik leghangosabb vészmadár Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója, aki szerint az AI az elkövetkező 1–5 évben a belépő szintű fehérgalléros állások akár felét is megszüntetheti, ezzel 10–20%-os munkanélküliségi rátát okozva. Ezek a pozíciók – mint az ügyfélszolgálat, pénzügyi elemzés, jogi dokumentumok átvizsgálása vagy programozás – olyan területek, ahol az LLM-alapú rendszerek már ma is emberközeli teljesítményre képesek. Ez a gyors és radikális átalakulás a társadalmi feszültségek és lázadások melegágya lehet, különösen akkor, ha az érintettek késve szembesülnek a változással, és úgy érzik, hogy kiszorulnak a gazdasági értékteremtésből.

A történelmi precedensek is ezt az elméletet támasztják alá. A COVID-19 járvány során az automatizáció különösen az alacsony képzettségű, kiszolgáltatott munkavállalókat sújtotta, akik nem rendelkeztek sem kellő digitális kompetenciával, sem érdekképviseleti erővel. A járvány tapasztalatai előrevetítik, hogy az AI-vezérelt munkaerő-átalakulás ugyanilyen szelektíven és igazságtalanul osztja majd el a terheket. 

A helyzetet súlyosbítja az is, hogy az AI és automatizáció nem csak új technológiai korszakot hoz, hanem meglévő társadalmi egyenlőtlenségeket is felerősít. Az MIT kutatása szerint az automatizáció 1980 óta a jövedelemkülönbségek fő hajtóereje az Egyesült Államokban. A szakképzetlen munkavállalók keresete stagnál vagy csökken, miközben a magas képzettségű és technológiai tőkével rendelkező rétegek vagyona exponenciálisan növekszik. Az AI, mint a legújabb és legátfogóbb automatizációs eszköz, tovább gyorsítja ezt a trendet, elérve egy olyan pontot, ahol a társadalom már nem képes feldolgozni a változások sebességét és mértékét.

Kentaro Toyama, a Michigan Egyetem kutatója arra hívja fel a figyelmet, hogy a történelem során a technológiai munkanélküliség gyakran vezetett társadalmi zavargásokhoz. Az ipari forradalom idején a luddita mozgalom tagjai géprombolással próbálták megakadályozni megélhetésük elvesztését – sikertelenül. A jelenlegi helyzet azonban újszerű lehet: ha a fehérgalléros értelmiségi osztály is a munkanélküliek közé kerül, a lázadás immár nem a perifériáról, hanem a hatalom közeléből indulhat. Az értelmiségi munkavállalók kapcsolati hálója, retorikai képességei és politikai érzékenysége révén a tiltakozás ezúttal hatékonyabb lehet. A cél nem csupán a technológia leállítása, hanem egy mélyebb gazdasági és politikai struktúraváltás kikényszerítése lehet.

Egy másik elmélet szerint az AI-használat kezdetben kiegészíti az emberi munkát (augmentáció), de ez gyorsan átfordul teljes automatizációba, ahol az AI már nem segít, hanem kiváltja az embert. A cégek egyre inkább az AI hatékonyságát fogják előnyben részesíteni az emberi munkaerő költségével és kiszámíthatatlanságával szemben. Ahogy a különféle iparágakban megjelennek a "ügynök"-jellegű AI rendszerek (agentic AI), amelyek képesek komplex munkafolyamatokat végrehajtani, úgy válik egyre valóságosabbá az a forgatókönyv, amelyben tömegesen szűnnek meg állások anélkül, hogy megfelelő új lehetőségek nyílnának a dolgozók előtt.

Ami ezt az apokaliptikus víziót igazán rémisztővé teszi, az nem csak a munkahelyek elvesztése, hanem az ezzel együtt járó társadalmi, gazdasági és politikai átrendeződés. Amodei szerint, ha az emberek elveszítik gazdasági értékteremtő szerepüket, akkor megszűnik a demokrácia egyik alapja is: az egyének politikai súlya, mely nagyrészt a munkaerőpiacon betöltött szerepükön alapul. Ha a társadalom egy jelentős része már nem képes hozzájárulni a gazdasági értékhez, akkor a hatalom egyre inkább koncentrálódik azok kezében, akik birtokolják a technológiát.

Vannak ugyan ellenvélemények, melyek szerint az emberi alkalmazkodóképesség alábecsülése és az AI képességeinek túlértékelése torzítja ezt a képet. Optimisták szerint a múltbeli technológiai forradalmak is először munkahelyeket szüntettek meg, de később új ágazatokat és lehetőségeket teremtettek. Ugyanakkor sokan rámutatnak: az AI forradalom sebessége, mélysége és kiterjedése példa nélküli, így nem biztos, hogy a történelmi minták most is alkalmazhatók.

Az apokalipszis víziója tehát nem csupán egy pesszimista forgatókönyv, hanem egy komplex figyelmeztetés is: ha nem történik tudatos társadalmi, politikai és gazdasági felkészülés, az AI átalakulás olyan mértékű válságot idézhet elő, amelyre a jelenlegi intézményrendszerek nincsenek felkészülve.

Zavar és megosztottság a Nobel-díjas közgazdászok körében

Az AI munkaerőpiacra gyakorolt hatásáról szóló viták egyik legérdekesebb vonulata a Nobel-díjas közgazdászok közötti éles nézetkülönbség. Bár mindannyian elismerik az AI jelentőségét, értelmezésük arról, hogy ez mit jelent a gazdaság és a társadalom számára, gyökeresen eltér.

Paul Krugman, a 2008-as közgazdasági Nobel-díjas, mérsékelt pesszimizmussal viszonyul az AI hatásaihoz. Véleménye szerint a nagy nyelvi modellek – amelyeket szerinte félrevezetően nevezünk mesterséges intelligenciának – leginkább egy „felturbózott automatikus szövegkiegészítőhöz” hasonlítanak. Ugyanakkor rámutat, hogy számos, akár jól fizetett fehérgalléros munka gyakorlatilag ugyanilyen jellegű, így ezek különösen veszélyeztetettek az AI által. Krugman szerint az AI hatása „túl elterjedt és túl diffúz” ahhoz, hogy hagyományos gazdaságpolitikai eszközökkel célzottan kezelni lehessen. Emiatt nem tartja valószínűnek, hogy a kormányok hatékonyan tudnák tompítani a technológia negatív munkaerőpiaci következményeit.

Joseph Stiglitz, aki 2001-ben kapott Nobel-díjat, sokkal kritikusabban szemléli az AI gazdasági és társadalmi következményeit. Úgy látja, hogy az AI – ha szabályozatlanul terjed – tovább koncentrálja a vagyont és még jobban aláássa a munkavállalók alkuerejét. E jelenség szerinte nem csak a gazdasági egyenlőtlenségeket mélyíti el, hanem a munka méltóságának lehetőségét is kockáztatja. Stiglitz elutasítja az általános alapjövedelem (UBI) bevezetését mint megoldást, és ehelyett az államilag garantált munkahelyeket támogatja. Véleménye szerint a társadalom fő felelőssége az, hogy értelmes, jól fizetett munkát biztosítson mindenkinek, mivel az emberek identitása és önbecsülése is sokszor a munkához kötődik. Az AI azonban, figyelmeztet, képes lehet felborítani a piacgazdaság működését, például a fogyasztói többlet „eltulajdonításával” és annak a leggazdagabb rétegek nyereségévé alakításával.

Daron Acemoglu, a 2024-es Nobel-díjas, árnyaltabb álláspontot képvisel. Kritikusan viszonyul az AI körüli túlzott optimizmushoz, különösen azokhoz a narratívákhoz, amelyek szerint az AI robbanásszerű termelékenységnövekedést és gazdasági fellendülést hoz. Elemzései szerint az AI várhatóan csupán 0,66%-kal növeli majd a teljes tényezőtermelékenységet (TFP) tíz év alatt, ami évi mindössze 0,06%-os növekedést jelent – jóval kevesebbet, mint amit a legderűlátóbb előrejelzések sugallnak. Acemoglu szerint a jelenlegi AI-fejlesztések túlságosan az automatizálásra összpontosítanak, ahelyett, hogy az emberi képességek kiegészítésére törekednének. E megközelítés szerinte nemcsak gazdaságilag hatástalanabb, de társadalmilag is károsabb lehet, mivel a meglévő egyenlőtlenségeket konzerválja vagy súlyosbítja, miközben nem teremt kellő mértékben új, minőségi munkalehetőségeket.

A három közgazdász álláspontja jól mutatja az akadémiai világ megosztottságát az AI jövőjével kapcsolatban. Krugman technológiai szkepszissel, de gazdaságpolitikai beletörődéssel tekint a jövőbe. Stiglitz strukturális átalakításokat sürget a társadalmi igazságosság nevében. Acemoglu pedig óvatos, empirikusan alátámasztott elemzést kínál, amely az AI szerepét a hosszú távú gazdasági fejlődés összefüggésében vizsgálja. A közös bennük, hogy mindhárman úgy vélik: az AI hatásait nem szabad túlbecsülni, de alábecsülni sem – és a társadalmi válaszreakciók minősége fogja meghatározni, hogy az AI milyen irányba formálja majd a munka világát.

A produktivitási paradoxon

Annak ellenére, hogy a mesterséges intelligencia fejlődése az elmúlt években lenyűgöző technológiai áttöréseket hozott és mindenki a termelékenység robbanásáról beszél, a valóság az, hogy a fejlett gazdaságokban a termelékenység növekedése stagnál vagy visszaesést mutat – ezt nevezzük a modern produktivitási paradoxonnak. A jelenség Robert Solow klasszikus megállapításával írható le a legjobban: „Mindenütt látni lehet a számítógépkorszakot – kivéve a termelékenységi statisztikákban.” A probléma olyannyira zavarba ejtő, hogy erre az ellentmondásra négy fő magyarázat is született a szakirodalomban.

1. Túlzott várakozások (False Hopes)

E magyarázat szerint a mesterséges intelligencia valós termelékenységi hatása messze elmarad attól, amit korábban vártak. Ez a szkeptikus álláspont Robert J. Gordon érveléséhez kapcsolódik, aki szerint az olyan történelmi technológiák, mint az elektromosság vagy a belső égésű motor sokkal jelentősebb termelékenységnövekedést hoztak, mint az AI. Ugyanakkor a történelem azt is mutatja, hogy az ilyen általános célú technológiák (GPT-k) hatásai csak hosszú idő elteltével, más kiegészítő innovációk és szervezeti átalakulások révén válnak érzékelhetővé.

2. Mérési problémák (Mismeasurement)

E nézet szerint az AI által nyújtott termelékenységi előnyök már jelen vannak, ám a hagyományos gazdasági statisztikák nem tükrözik ezeket pontosan. Ingyenes digitális szolgáltatások (mint például a keresők, közösségi oldalak vagy chatalkalmazások) jelentős értéket képviselnek a felhasználók számára, ám mivel nem szerepelnek közvetlen tranzakcióként a GDP-ben, hatásuk nem jelenik meg a hivatalos adatokban. Hal Varian példáján keresztül – a digitális fényképezés ugrásszerű növekedése – világossá válik, hogyan rejthetik el a statisztikák a technológiai előrehaladást.

A 2000-es évben még túlnyomórészt analóg, filmes fényképezőgépeket használtak az emberek, és évente körülbelül 80 milliárd fényképet készítettek világszerte. Mivel ezekhez filmre, előhívásra és nyomtatásra volt szükség, minden egyes kép körülbelül 50 centbe került. Mivel ezeket a tranzakciókat ténylegesen pénzért bonyolították, megjelentek a GDP-ben: az analóg fényképezés gazdasági tevékenységként, termékként és szolgáltatásként is mérhető volt.

Viszont 2015-re a digitális technológia elterjedésének köszönhetően már körülbelül 1,6 billió (azaz 1 600 milliárd) fénykép készült évente — ezek túlnyomó többsége digitális eszközökkel, például okostelefonokkal. A fényképezéshez innentől kezdve nem kellett sem film, sem előhívás, sem fizetett szolgáltatás: a képek tárolása és megosztása is digitális csatornákon történt, ingyenesen. Így az egységnyi kép ára gyakorlatilag nullára csökkent, a felhasználói érték viszont drámaian megnőtt — hiszen jóval több képet lehetett készíteni sokkal kevesebb erőforrásból.

A probléma az, hogy mivel ezek az új, digitális fényképek nem képeznek pénzbeli tranzakciót, nem jelennek meg a GDP-ben. A statisztikák szemszögéből tehát úgy tűnik, mintha a fényképezési iparág zsugorodott volna vagy eltűnt volna, miközben valójában az emberek jóval több fényképet készítenek, és sokkal nagyobb értéket kapnak ebből a tevékenységből — csak épp ez az érték nem pénzben realizálódik.

Ez a példa tehát rávilágít arra, hogy az olyan technológiai áttörések, amelyek az árakat leszorítják, vagy teljesen ingyenes szolgáltatásokat teremtenek, gyakran „láthatatlanná” válnak a hagyományos gazdasági mutatók számára. Így ezek a statisztikák alulbecsülik a technológiai fejlődés tényleges hatását a jólétre és a termelékenységre. Ugyanakkor több kutatás is arra jutott, hogy a mérési hibák önmagukban nem elegendők a termelékenységi lassulás teljes megmagyarázásához.

3. Egyenlőtlen eloszlás (Distribution Effects)

Az AI termelékenységi hozadéka döntően néhány nagyvállalatra koncentrálódik – az úgynevezett „szupersztár cégekre” –, míg a gazdaság többi szereplője alig részesül az előnyökből. Ez iparági koncentrációhoz, csökkenő versenyhez és az innováció ösztönzőinek gyengüléséhez vezethet. Az OECD és más szervezetek kutatásai szerint a termelékenységi különbségek nőnek az iparágakon belül a vezető és az átlagos cégek között, miközben a munkaerő jövedelmének növekedése stagnál, különösen a medián munkavállalók esetében. Ez az egyenlőtlenség gazdasági és társadalmi feszültségekhez vezet, miközben elhomályosítja az AI makroszintű előnyeit.

4. Bevezetési és alkalmazási késedelmek (Implementation Lags)

A legvalószínűbb magyarázat, amelyet Brynjolfsson, Rock és Syverson is preferál, a technológia beéréséhez szükséges idővel kapcsolatos. Az AI, mint általános célú technológia, csak akkor fejti ki teljes hatását, ha a vállalatok megfelelő mértékben átszervezik működésüket, új folyamatokat, képességeket és menedzsmentstruktúrákat alakítanak ki. A múlt példái – mint az elektromosság vagy a számítógépek elterjedése – is azt mutatják, hogy ezek az átalakulások évtizedekbe telnek. Addig pedig az AI-hoz kapcsolódó beruházások költségként jelennek meg, miközben a hozadékuk csak később materializálódik, sőt, kezdetben akár negatívan is hathatnak a termelékenységi mutatókra.

Összességében tehát a produktivitási paradoxon nem feltétlenül az AI hatástalanságát, hanem a strukturális alkalmazkodás időigényességét, a statisztikai mérési korlátokat és az előnyök koncentrált jellegét tükrözheti. A paradoxon megértése azonban kulcsfontosságú a gazdaságpolitikai döntések és a vállalati stratégiák megalapozásához.

Javaslatok a várható munkanélküliség elkerülésére

Bár látható, hogy még nagyon zavaros a kép, a legelterjedtebb és valószínűleg a legmegalapozottabb félelem az, hogy lehet hogy csak átmenetileg, de akár tartósan is a munkanélküliség megugrásával kell számolni. A klasszikus közgazdasági elméletek öt kompenzációs mechanizmust jelölnek meg, amelyek elvileg képesek ellensúlyozni a technológiai fejlődésből eredő munkahelyvesztést. Ezek a mechanizmusok a következők: új technológiai munkahelyek létrehozása (például AI fejlesztése, karbantartása), a beruházások növekedése a profitabilitás révén, az alacsonyabb árak következtében bővülő kereslet, új iparágak megjelenése, valamint a termelékenységnövekedésből származó bérnövekedés, amely fokozza a fogyasztást és ezáltal a foglalkoztatást. Ezek az elméleti tényezők a múltban, különösen az ipari forradalom idején, hatékonyan működtek, de napjaink technológiai fejlődése több szempontból is kihívás elé állítja ezeket a modelleket.

A modern AI technológiák – ellentétben a korábbi gépesítéssel – egyre inkább képesek nemcsak az emberi munkát kiváltani, hanem a kompenzációs hatások által létrejövő új munkahelyeket is betölteni. Az AI például nemcsak kiváltja az ügyfélszolgálati munkatársakat, hanem képes lehet saját magát is üzemeltetni és karbantartani. Ez a jelenség gyengíti a klasszikus kompenzációs hatások érvényesülését, és a technológiai munkanélküliség tartós fennmaradását vetíti előre.

A probléma kezelése érdekében több irányvonal is körvonalazódik. Az egyik lehetőség a munkavállalók folyamatos átképzése és oktatása, különös tekintettel a magasan képzett, kreatív és technológiai tudást igénylő munkakörökre. Mivel az „egyszerű” munkák köre folyamatosan bővül az AI képességeinek növekedésével, az embereknek egyre inkább „nehéz” munkakörökre kell felkészülniük, amelyek nagyobb kognitív kihívást, specializált tudást és tanulási hajlandóságot igényelnek. A kormányzatok és a cégek szerepe meghatározó lehet ebben: ösztönözniük kell az élethosszig tartó tanulást, valamint támogatniuk kell a képzésekhez való hozzáférést, különösen azok számára, akiket leginkább érint a technológiai átalakulás.

További lehetséges válasz a politikai szinten történő beavatkozás, amely segíthet a társadalmi átalakulás enyhítésében. A kormányzatok felelőssége, hogy optimalizálják a technológiai átmenetet, és biztosítsák, hogy annak előnyeiből minél több ember részesüljön. Ennek keretében olyan szabályozási és gazdaságpolitikai eszközöket kell kialakítaniuk, amelyek ösztönzik az etikus technológiafejlesztést, miközben minimalizálják a tömeges munkanélküliség kockázatát. Egyik lehetőség lehet az adópolitika módosítása, például az automatizált rendszerekre kivetett „robotadó” bevezetése, amely részben kompenzálhatná az emberi munkaerő kieséséből adódó bevételkiesést, és finanszírozhatná a társadalmi alkalmazkodást segítő programokat.

Az egyik legvitatottabb, de egyre gyakrabban felmerülő javaslat a feltétel nélküli alapjövedelem bevezetése. Erről fentebb már részletesebben írtam.

Következtetések

Bár az egyes elméletek jelentős mértékben eltérnek abban, hogy milyen mértékű és irányú változásokat jósolnak, abban mégis egyre nagyobb a konszenzus, hogy az AI nem egyszerűen munkahelyeket szüntet meg, hanem gyökeresen átalakítja a munkavégzés szerkezetét és jellegét.

A szakértők egyetértenek abban, hogy az átalakulás sebessége és mélysége példa nélküli, és ez önmagában komoly kihívásokat támaszt a társadalmi alkalmazkodás képessége elé. Az automatizáció és AI terjedése már most is érzékelhetően érinti a gazdaság különböző szektoraiban dolgozókat, különösen azokat, akik rutinszerű, automatizálható feladatokat végeznek. Mindez különösen problematikus, ha a politikai és intézményi válaszreakciók késlekednek vagy nem megfelelően célzottak.

A történelmi példák ugyan támpontként szolgálhatnak, de nem nyújtanak garanciát arra, hogy a múltban bevált alkalmazkodási mechanizmusok – mint az új munkahelyek spontán létrejötte vagy a piaci önszabályozás – a jelenlegi AI-forradalom esetében is elegendőek lesznek. Az AI ugyanis nem csupán fizikai, hanem kognitív munkafolyamatokat is egyre nagyobb mértékben képes kiváltani, ami megnehezíti a munkaerő hagyományos újrahasznosítását.

Mindezek tükrében kulcsfontosságúvá válik a politikai beavatkozás. A negatív hatások mérséklése érdekében elengedhetetlen az átfogó, előrelátó szabályozás, amely nemcsak az AI-fejlesztések irányát képes befolyásolni, hanem biztosítja azt is, hogy a technológiai nyereségek igazságosabban osztódjanak el a társadalomban. Az oktatás, az átképzés, a munkavállalói támogatási rendszerek és a szociális védőhálók erősítése olyan területek, ahol az állam szerepvállalása meghatározó lehet az átalakulás kimenetelében.

Végső soron az AI és a munka kapcsolatát nem a technológia természete, hanem a kollektív döntéseink fogják meghatározni. Az, hogy ez a korszakváltás erősíti-e vagy gyengíti a társadalmi kohéziót, növeli-e vagy csökkenti az egyenlőtlenségeket, az attól függ, hogy mennyire vagyunk képesek proaktívan és szolidárisan válaszolni egy gyorsan változó világ kihívásaira.

A felhasznált irodalom

• https://www.weforum.org/stories/2025/04/linkedin-strategic-upskilling-ai-workplace-changes/

• https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work

• https://en.wikipedia.org/wiki/Technological_unemployment

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162523004353

• https://time.com/7290751/ai-future-of-work-essay/

• https://www.euronews.com/next/2023/08/03/nobel-economist-joseph-stiglitz-sounds-alarm-on-unregulated-ai-and-risks-for-inequality

• https://www.technologyreview.com/2013/06/12/178008/how-technology-is-destroying-jobs/

• https://en.wikipedia.org/wiki/Race_Against_the_Machine

• https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/race-against-the-machine-2/

• https://www.cnbc.com/2025/08/05/ai-labor-market-young-tech-workers-goldman-economist.html

• https://www.businessinsider.com/paul-krugman-says-ai-will-mean-job-losses-no-solution-2023-8

• https://news.mit.edu/2022/automation-drives-income-inequality-1121

• https://www.weforum.org/stories/2024/08/why-ai-will-not-lead-to-a-world-without-work/

• https://blogs.lse.ac.uk/businessreview/2025/04/29/universal-basic-income-as-a-new-social-contract-for-the-age-of-ai-1/

• https://philarchive.org/archive/KRURTS-2

• https://nationalaffairs.com/publications/detail/the-case-for-ai-optimism

• https://arxiv.org/abs/2505.18687

• https://www.forbes.com/sites/corneliawalther/2025/06/04/universal-basic-income-a-business-case-for-the-ai-era/

• https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/1b30idb/the_billionairefueled_lobbying_group_behind_the/

• https://news.ycombinator.com/item?id=39549098

• https://www.universal-rights.org/stumbling-zombie-like-into-a-digital-welfare-dystopia-are-world-governments-capable-of-putting-digital-technology-at-the-service-of-equality-non-discrimination-and-social-and-economic-rights/

• https://www.axios.com/2025/05/28/ai-jobs-white-collar-unemployment-anthropic

• https://www.thepeoplespace.com/ideas/articles/will-ai-jobs-revolution-bring-about-human-revolt-too

• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7205696/

• https://www.ian-leslie.com/p/5-reasons-there-wont-be-an-ai-jobs

• https://aipioneers.org/paul-krugman-asks-if-ai-is-communist/

• https://basicincome.org/news/2019/05/joseph-stiglitz-on-ubi-and-the-future-of-work/

• https://theaiinsider.tech/2024/05/29/two-views-experts-disagree-on-future-economic-impact-of-ai/

• https://economics.mit.edu/news/daron-acemoglu-what-do-we-know-about-economics-ai

• https://www.nber.org/system/files/working_papers/w24001/w24001.pdf

• https://en.wikipedia.org/wiki/Productivity_paradox

• https://www.bruegel.org/blog-post/ai-and-productivity-paradox

• https://sevenpillarsinstitute-org.sevenpillarsconsulting.com/technology-and-unemployment/

• https://cepr.org/voxeu/columns/fear-technology-driven-unemployment-and-its-empirical-base

• https://voxdev.org/topic/labour-markets/how-will-ai-impact-jobs-emerging-and-developing-economies

• https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5316265

• https://www.youtube.com/watch?v=cQAiBwFXWgc

• https://www.ap.org/news-highlights/spotlights/2024/pioneers-in-artificial-intelligence-win-the-nobel-prize-in-physics/

• https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/

• https://www.bbc.com/news/articles/c62r02z75jyo

• https://www.cedefop.europa.eu/en/projects/digitalisation-and-future-work

• https://blogs.nvidia.com/blog/ai-nobel-physics-chemistry/

• https://www.mpib-berlin.mpg.de/1682334/06-ai-future-work

• https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/06/05/why-economists-may-be-severely-underestimating-ais-jobs-impact/

• https://www.politico.eu/article/geoffrey-hinton-ai-artificial-intelligence-win-nobel-prize-research/

• https://news.harvard.edu/gazette/story/2025/02/is-ai-already-shaking-up-labor-market-a-i-artificial-intelligence/

• https://www.gzeromedia.com/gzero-ai/what-two-nobel-prizes-mean-for-ai

• https://impact.economist.com/new-globalisation/the-ai-glass-floor

• https://www.nature.com/articles/s41746-024-01345-9

• https://www.ibm.com/think/insights/ai-and-the-future-of-work

• https://www.intereconomics.eu/contents/year/2024/number/1/article/the-impact-of-artificial-intelligence-on-productivity-and-employment-how-can-we-assess-it-and-what-can-we-observe.html

• https://fis.tu-dresden.de/portal/en/publications/artificial-intelligence-awarded-two-nobel-prizes-for-innovations-that-will-shape-the-future-of-medicine(e8484e8c-1a4f-41ac-ae59-427b78ef7fc9).html

• https://www.numberanalytics.com/blog/technological-unemployment-guide

• https://www.developmentaid.org/news-stream/post/173022/technology-impact-on-employment

• https://en.unesco.org/inclusivepolicylab/analytics/ubi-stuck-policy-trap-heres-how-reframe-debate

• https://pollution.sustainability-directory.com/term/technological-unemployment-risks/

• https://www.usaii.org/ai-insights/can-universal-basic-income-ubi-be-a-sustainable-response-to-the-rise-of-ai-agents

• https://www.ubiworks.ca/debunking-critics

• https://blogs.cdc.gov/niosh-science-blog/2022/02/15/tjd-fow/

• https://www.cnbc.com/2017/12/27/what-billionaires-say-about-universal-basic-income-in-2017.html

• https://taxproject.org/ubi-and-ai/

• https://basicincometoday.com/what-ubi-critics-get-wrong-about-human-nature/

• https://www.nerinstitute.net/sites/default/files/research/2019/Research%20InBrief%20template%20example%20final_1.pdf

• https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1488457/full

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2199853125001428

• https://pulse24.ai/news/2025/6/25/13/ais-impact-on-employment

• https://cgt.columbia.edu/news/joseph-stiglitz-artificial-intelligence-globalization-and-strategies-for-economic-development/

• https://mpra.ub.uni-muenchen.de/122244/1/MPRA_paper_122244.pdf

• https://www.ft.com/video/6114d18f-2149-4c5e-9a7b-d7459b9ef610

• https://business.columbia.edu/sites/default/files-efs/imce-uploads/Joseph_Stiglitz/Technological%20Progress,%20Artificial%20Intelligence%20and%20Inclusive%20Growth.pdf

• https://www.innopharmaeducation.com/blog/the-impact-of-ai-on-job-roles-workforce-and-employment-what-you-need-to-know

• https://www.youtube.com/watch?v=HmVIrTfvA1Y

• https://www.commondreams.org/news/nobel-winning-economist-joseph-stiglitz-very-worried-ai-could-supercharge-inequality

• https://jacobin.com/2025/07/artificial-intelligence-worker-displacement-jobs

• https://paulkrugman.substack.com/p/what-deindustrialization-can-teach

• https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28453/w28453.pdf

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2773032824000154

• https://paulkrugman.substack.com/p/how-should-we-think-about-the-economics

• https://www.bbva.com/en/innovation/scientists-say-next-ai-stage-economists-disagree-heres/

• https://www.engineeringnews.co.za/article/optimism-about-ai-at-work-outweighs-pessimism-as-daily-use-grows-2025-06-26

• https://www.weforum.org/stories/2021/08/economist-less-economics-the-future-of-economics-in-an-ai-biased-world/

• https://www.linkedin.com/pulse/labeling-yourself-ai-optimist-pessimist-means-youve-already-evan

• https://www.tse-fr.eu/ai-techno-pessimism-or-techno-optimism

• https://www.reddit.com/r/ask/comments/1bido33/are_you_an_ai_optimist_or_an_ai_pessimist/

• https://rujec.org/article/35507/

• https://hbr.org/2024/05/ai-is-making-economists-rethink-the-story-of-automation

• https://infinitive.com/the-future-of-ai-optimism-pessimism-and-what-lies-ahead/

• https://philarchive.org/archive/KLITU

• https://www.economist.com/finance-and-economics/2022/01/22/economists-are-revising-their-views-on-robots-and-jobs

• https://www.econstor.eu/bitstream/10419/300127/1/1875956077.pdf

• https://www.nytimes.com/2025/05/30/technology/ai-jobs-college-graduates.html

• https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/manc.12465

• https://cordis.europa.eu/article/id/430224-how-automation-affects-work-economies-and-society

• https://www.bostonreview.net/forum/ais-future-doesnt-have-to-be-dystopian/

• https://www.ssoar.info/ssoar/bitstream/document/95263/1/ssoar-tecmibeh-2022-2-shoss_et_al-Are_RobotsAI_Viewed_as_More.pdf

• https://www.reddit.com/r/technology/comments/110e8m8/tech_giants_are_building_a_dystopia_of_desperate/

• https://www.city-journal.org/article/zohran-mamdani-artificial-intelligence-jobs

• https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0016328716302063

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304393219301965

• https://www.un.org/en/desa/will-robots-and-ai-cause-mass-unemployment-not-necessarily-they-do-bring-other

• https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1eec7ct/if_ai_takes_all_of_our_jobswhos_going_to_buy/

• https://compass.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/soc4.12962

• https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Technology%20Media%20and%20Telecommunications/High%20Tech/Our%20Insights/Charting%20technologys%20new%20directions%20A%20conversation%20with%20MITs%20Erik%20Brynjolfsson/A%20conversation%20with%20MITs%20Erik%20Brynjolfsson.pdf

• https://www.nber.org/system/files/chapters/c14007/c14007.pdf

• https://www.theatlantic.com/sponsored/google/the-jobs-equation-erik-brynjolfsson-qa/3872/

• https://sloanreview.mit.edu/article/brynjolfsson-and-mcafee-book-looks-at-digital-revolution-and-its-transformation-of-employment/

• https://doku.iab.de/discussionpapers/2016/dp2216.pdf

• https://books.google.com/books/about/Race_Against_the_Machine.html?id=IhArMwEACAAJ

• https://dezernatzukunft.org/en/the-productivity-paradox-a-survey-2/

• https://www.nature.com/articles/544290a

• http://b1ca250e5ed661ccf2f1-da4c182123f5956a3d22aa43eb816232.r10.cf1.rackcdn.com/contentItem-5422867-40675649-ew37tmdujwhnj-or.pdf

• https://www.technologyreview.com/2018/06/18/104277/the-productivity-paradox/

• https://www.bbc.com/news/technology-34175290

• https://www.getabstract.com/de/zusammenfassung/race-against-the-machine/18042

• https://ide.mit.edu/insights/analysis-the-productivity-paradox-digital-abundance-and-scarce-genius/

• https://hbr.org/2015/06/the-great-decoupling

• https://www.reddit.com/r/scifi/comments/1lwn1fd/the_ai_apocalypse_i_fear_most_isnt_skynet_its_a/

• https://www.abebooks.com/9781448659814/Lights-Tunnel-Automation-Accelerating-Technology-1448659817/plp

• https://www.weforum.org/stories/2018/05/preventing-an-ai-apocalypse/

• https://mfordfuture.com/2025/01/29/download-my-book-about-how-ai-will-automate-jobs-and-lead-to-technological-unemployment-the-lights-in-the-tunnel/

• https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-demographic-economics/article/facing-displacement-and-a-global-pandemic-evidence-from-a-fragile-state/2CDE7C2EC1EC288FAFB012175875A68B

• https://news.harvard.edu/gazette/story/2025/04/future-doesnt-have-to-be-dystopian-says-ruha-benjamin/

• https://mfordfuture.com

• https://link.springer.com/article/10.1007/s11625-020-00848-0

• https://en.wikipedia.org/wiki/Existential_risk_from_artificial_intelligence

• https://www.thelightsinthetunnel.com

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305750X24000573

• https://www.youtube.com/watch?v=86k8N4YsA7c

• https://www.goodreads.com/en/book/show/7488625-the-lights-in-the-tunnel

• https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0001879120300646

• https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1136&context=ecis2022_rp

• https://www.foresightfordevelopment.org/sobipro/download-file/46-767/54

• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10019572/

• https://books.google.com.mt/books?id=13UqxRhU0U8C&printsec=copyright

• https://research.hhs.se/esploro/outputs/conferencePaper/Displacement-Marginalization-and-Identity-A-Performative/991001537698706056