A mesterséges intelligencia (AI) gazdasági és társadalmi hatásairól folytatott interjú második részében Simon Johnson és Philippe Aghion Nobel-díjas közgazdászok Európa versenyképességét, iparpolitikáját és az oktatás jövőjét vették górcső alá. A beszélgetés hangsúlyozta, hogy a geopolitikai sokkok — köztük Oroszország ukrajnai inváziója és Donald Trump támadásai a poszt‑második világháborús rend ellen — feltárták Európa sebezhetőségét, de az AI‑ban zajló amerikai–kínai verseny tette különösen világossá az innovációs lemaradást.
Miért érdekli Európát az AI és az iparpolitika?
Philippe Aghion rámutatott, hogy az európai probléma nem csupán pénzügyi vagy politikai természetű: az euró önmagában hasznos, de innováció és technológiai teljesítmény nélkül kevésbé ad valódi befolyást. Kiemelte, hogy az EU „szabályozási óriás, költségvetési törpe” jellegét gyakran kritizálják, és hogy a túlzott brüsszeli szabályozás csökkentheti a tagállamok mozgásterét. Ugyanakkor hangsúlyozta, hogy az európai versenypolitikának innovációorientáltabbá kell válnia, és iparpolitikát kell ötvöznie a verseny ösztönzésével kulcságazatokban, mint az AI, biotechnológia, védelmi ipar vagy az energetikai átállás.
Aghion szerint Európának egyszerre kell szabályoznia és támogatnia az AI‑t: nem szabad túlszabályozni az új szereplők piacra lépését, ugyanakkor ki kell építeni az AI‑infrastruktúrát (számítási kapacitást és adatmegosztást), ahol jelenleg hiányosságok vannak. Ezzel párhuzamosan a versenypolitika és iparpolitika (például DARPA‑szerű programok) kiegészíthetik egymást, elősegítve új európai „unikornisok” megjelenését.
Az AI növekedési hatásáról szóló vita: mekkora a potenciál?
Aghion és Daron Acemoglu eltérően ítélik meg az AI makrogazdasági hatását. Aghion és társszerzői – Simon Bunellel közösen – az AI‑nak a termékek és szolgáltatások előállításával kapcsolatos feladatok automatizálásában körülbelül 0,7 százalékpont éves többletnövekedést becsültek a teljes tényezőtermelékenységben, míg Acemoglu becslése 0,07 százalékpont körüli. A vita tehát részben empirikus értelmezés kérdése.
Aghion kiemelte, hogy az AI nemcsak feladatokat automatizál, hanem segíti az ötletek előállítását és a meglévő ötletek újrakombinálását. Párizsban folyó kutatásaik szerint ez az innovációt serkentő hatás tartós növekedési forrást jelenthet: ennek önmagában Aghion szerint hozzáadódhat legalább 0,2 százalékpont az éves növekedéshez, bár a pontos számszerűsítés még folyamatban van.
Verseny és piacbefagyás kockázata
Aghion figyelmeztetett, hogy ha nem sikerül fenntartani a versenyt, akkor az AI‑korszakban is megismétlődhet az IT‑forradalom tapasztalata: gyors növekedés után néhány „szupersztár” vállalat — mint korábban a Google, a Microsoft és az Amazon — túl dominánssá válhat és visszafoghatja új belépők megjelenését. Johnson erre reagálva azt hangsúlyozta, hogy az EU előnye a többszereplős kormányzás lehet, amely segíthet versenybarát iparpolitika kialakításában, ha az uniós szabályozás rugalmas és innovációbarát marad.
Mit tanulhatunk Kínától?
Aghion elismeréssel szólt arról, hogy Kína képes volt ötvözni az állami iparpolitikát és egyfajta versenynyomást (yardstick verseny), ahol régiók és vállalatok egymással versenyeznek az állami támogatásokért. Korábbi kutatások adatai szerint, ha egy iparágban több vállalat kapott támogatást, az iparpolitika hatása erősebb volt — vagyis a versenybarát alkalmazás hatékonyabb eredményt hozott.
Ugyanakkor Aghion óvatosságra int: a kínai modell felülről irányított, a tőkefelhalmozást és automatizálást preferálja, és kérdéses, hogy elegendő jó munkahely jön‑e létre a társadalmi elégedettség és a fenntartható növekedés biztosításához. Kína demográfiai csökkenését tekintve az AI térnyerése részben kompenzáló hatású lehet.
Oktatás: miért javasolja Aghion az AI‑mentes iskolát?
A beszélgetés talán legvitatottabb, de egyben legkonkrétabb javaslata Philippe Aghion részéről az volt, hogy az iskolákból célszerű kizárni az AI‑t. Aghion érve röviden: a diákoknak először meg kell tanulniuk maguktól olvasni, írni és matematikát megoldani; az AI túl korai és túl erőteljes bevezetése a tanulási folyamatba csökkentheti az önálló gondolkodást és hosszú távon „szellemi elsorvadáshoz” vezethet. A javaslat gyakorlati elemei: házi feladatok iskolai elvégzése, jó tanárok, kislétszámú osztályok és AI‑mentes tanulási szakaszok.
Aghion szerint az oktatás kulcsfontosságú az „abszorpciós kapacitás” növeléséhez is — vagyis ahhoz, hogy egy ország képes legyen befogadni és hasznosítani az új technológiákat —, és ez különösen fontos a fejlődő országok számára.
Összegzés: lehetőségek és veszélyek
Aghion optimista az AI hosszú távú növekedési potenciálját illetően, de óvatosságra int a verseny hiánya és a politikai reakciók miatt. Európa számára a fő feladat a versenybarát iparpolitika és az AI‑infrastruktúra kiépítése, miközben az oktatásban biztosítania kell az alapvető készségek fejlesztését AI‑mentes formában. A vita empirikus kérdésekre épül — különösen az AI termelékenységi hatásának mértékére —, de általános konszenzus, hogy a szabályozás, a verseny és az oktatás együttes kezelése kulcsfontosságú lesz.
Philippe Aghion a Collège de France és a London School of Economics professzora, a növekedés közgazdaságtanának kutatója; Nobel‑díjat kapott 2025‑ben. Simon Johnson az MIT professzora és az Egyesült Királyság AI‑nagykövete, Nobel‑díjas 2024‑ben. A beszélgetés két részben jelent meg; ez a második rész az AI‑ról és az oktatásról szól.
