1997 májusában Garri Kaszparov, a világ legjobb sakkozója vereséget szenvedett egy számítógéptől. Az IBM Deep Blue győzelme történelmi pillanat volt, az ember elvesztette felsőbbrendűségét egy olyan szellemi tevékenységben, amely évszázadokon keresztül az intelligencia egyik legfontosabb szimbólumának számított. Sokan joggal gondolhatták, hogy ezzel a professzionális sakkozás jelentősége is hanyatlásnak indulhat.

Majdnem harminc évvel később azonban egészen különös kép tárul elénk. A számítógépek már rég messze jobban sakkoznak a világbajnokoknál, mégis több százmillió ember csatlakozott az online sakk világához. Új vállalkozások születtek, melyek üzleti modellje az AI és a sakk kapcsolatára épül. Egyes sakkozók milliós online közönséget építettek maguk köré. Vajon levonhatjuk ebből azt a következtetést, hogy a mesterséges intelligencia nem elveszi a munkahelyeket, hanem újakat teremt?

A jobb gép feleslegessé teszi az embert?

A Chess.com online sakkplatform 2010-ben egymillió regisztrált taggal rendelkezett. 2017-re ez az érték már húszmillióra nőtt, 2022 végén pedig átlépte a százmilliós határt. A vállalat 2026 második negyedéves beszámolója szerint június végére a regisztrált fiókok száma meghaladta a 267 milliót, és naponta átlagosan 10,2 millió aktív felhasználó játszott az oldalon. Ez több, mint Magyarország lakossága.

A növekedést természetesen nem lehet kizárólag a mesterséges intelligenciának betudni. A koronavírus-járvány, a Netflix 2020-as The Queen's Gambit sorozata, az internetes közvetítések és az online játék elterjedése egyaránt hozzájárult a sakk népszerűségéhez. A sakkmotorok azonban alapvetően megváltoztatták, hogyan tanulhatunk, gyakorolhatunk és elemezhetünk játszmákat. Ma egy amatőr is pillanatok alatt olyan elemzésekhez férhet hozzá, amelyek korábban a legjobb versenyzők kiváltságának számítottak.

Még érdekesebb, ami a sakk gazdasági modelljével történt. A hagyományos versenydíjak, sakkoktatás és könyvkiadás mellé előfizetéses platformok, videós oktatási vállalkozások, közvetítések és új szponzorációs lehetőségek léptek. A sakk ma már nemcsak versenysport és szellemi időtöltés, hanem globális digitális tartalompiac is.

Vegyük Levy Rozman példáját, aki GothamChess néven készít sakkvideókat. YouTube-csatornájának 2024 májusában már közel ötmillió feliratkozója volt, miközben Rozman soha nem tartozott a világ legerősebb versenysakkozói közé. Hasonlóan beszédes a svéd Anna Cramling története, aki 2024-ben egymillió YouTube-feliratkozót ért el, jóllehet játékerőben messze elmaradt a legjobbaktól.

A sakkban tehát egy érdekes fordulat ment végbe. Egy játékos gazdasági értékét már nem kizárólag az határozza meg, mennyire jól sakkozik. Legalább ilyen fontos lehet, hogyan magyaráz, szórakoztat, tanít, vagy mekkora közösséget tud létrehozni. A gép csökkentette a pusztán számítási fölényre épülő emberi tudás értékét, miközben felértékelte az emberi kommunikációt.

Mindezzel párhuzamosan a profi sakkban csökkentek a jövedelmek. Az 1990-es sakkvilágbajnoki mérkőzés összdíjazása még 3 millió dollár volt, a 2024-esé viszont már csak 2,5 millió. Az inflációt is figyelembe véve a díjazás reálértéke a harmadára csökkent. A digitális sakkpiac növekedése tehát részben a hagyományos versenydíjaktól vett el piaci teret.

Mire tanít minket a go?

2016 márciusában újabb történelmi vereség következett, ezúttal a go nevű, főként Ázsiában népszerű stratégiai játékban. A Google DeepMind AlphaGo rendszere 4-1-re legyőzte a tizennyolcszoros világbajnok Lee Sedolt. A mérkőzéssorozatot a fejlesztő becslése szerint világszerte több mint kétszázmillió ember követte. A gép második játszmában bemutatott, korábban szinte elképzelhetetlennek tartott lépése a 37. körben teljesen új lehetőségeket mutatott a szakértőknek.

A legérdekesebb azonban nem maga a győzelem volt, hanem az, ami utána történt. Minkyu Shin és szerzőtársai 2023-as tanulmányukban (.pdf) több mint 5,8 millió, profi gojátékosok által megtett lépést vizsgáltak. Azt találták, hogy a mesterséges intelligencia megjelenése után az emberi játékosok döntéseinek minősége javult, és gyakoribbá váltak a korábban szokatlan, kreatív megoldások.

Vagyis a gépek nem pusztán legyőzték az embereket, hanem tanították is őket. A mesterek olyan stratégiákat fedeztek fel, amelyeket korábban több évszázadnyi emberi játék és elemzés sem tett általánossá. Azaz egy új technológia attól még növelheti az emberi munka színvonalát, hogy bizonyos feladatokban már túlszárnyalta az embert.

Gazdasági szempontból azonban a go a sakknál jóval kevésbé tekinthető sikertörténetnek. Chi-Min Oh 2026-os cikke a koreai go világának átalakulását vizsgálva rámutatott, hogy az AI a hagyományos szakértelem és oktatás alapjait is megrendítette. Miközben a játékosok magasabb szinten játszhatnak, továbbra sem bizonyított, hogy az AI hatására több profi jut megfelelő megélhetéshez, vagy hogy a go üzleti piaca a sakkhoz hasonlóan növekedett volna.

Itt érkezünk el az első komoly közgazdasági paradoxonhoz. Ha minden játékos jobbá válik az AI segítségével, attól még nem lesz több győztese a versenyeknek, és nem feltétlenül nő a kiosztható díjak összértéke sem. Olyan ez, mintha minden futó jobb cipőt kapna. A verseny színvonala emelkedik, de az aranyérmek száma változatlan marad.

Lehetünk mind youtuberek?

A sakk történetéből könnyen levonhatnánk azt a következtetést, hogy ha a gépek elveszik a hagyományos munkafeladatokat, akkor majd újak jönnek létre, amelyekben az emberek ismét pénzt kereshetnek. Csakhogy ami egyetlen ember számára működőképes stratégia, az nem feltétlenül működik az egész társadalom számára.

Levy Rozman jóval több pénzt keres a legtöbb csúcsjátékosnál amiatt, hogy milliók kíváncsiak a videóira. Ám ha az AI milliószámra venné el a könyvelői, programozói vagy elemzői munkahelyeket, akkor ezek többségének nem lenne alternatíva a Youtuber karrier. A nézők figyelme ugyanis véges.

Ráadásul a digitális tartalompiacokon a jövedelmek rendkívül egyenlőtlenül oszlanak meg. Néhány sztár hatalmas közönséget gyűjthet össze, miközben a többiek sok munkával is csak szerény bevételhez jutnak. Attól, hogy tízszer annyi videó készül, a világban nem lesz tízszer annyi néző, szabadidő vagy reklámpénz.

Van azonban egy még alapvetőbb probléma. A fizetőképes kereslet. A nézőknek ugyanis valamiből meg kell élniük, hogy előfizethessenek a szolgáltatásokra, vásárolhassanak a hirdetőktől, vagy pénzzel támogathassák kedvenc tartalomgyártójukat. Ha a mesterséges intelligencia tömegesen szorítana ki munkavállalókat, miközben a termelékenységi nyereség döntően a vállalatok tulajdonosainál jelenne meg, akkor a technológiai fejlődés jelentős jövedelemelosztási problémát is teremthetne.

Ez természetesen nem jelenti azt, hogy a fogyasztás kizárólag munkabérből finanszírozható. A tőkejövedelmek, az állami transzferek, a megtakarítások és a hitelek is szerepet játszanak a kereslet fenntartásában. A termékek árának automatizáció miatti csökkenése olcsóbb termékek pedig önmagukban is növelhetik a vásárlóerőt. De nagyon nem mindegy, kikhez kerülnek az AI által megtermelt többletjövedelmek, és azokból mennyi válik tényleges fogyasztássá, beruházássá vagy új munkahelyek iránti keresletté.

Mi határozza meg a munkahelyek jövőjét?

A közgazdaságtanban a termelékenység növekedése nem azonos a foglalkoztatás növekedésével. Ha egy vállalat ugyanannyi terméket feleannyi munkával állít elő, rövid távon kevesebb dolgozóra lehet szüksége. Ha viszont a költségcsökkenés miatt az árak mérséklődnek, és a kereslet háromszorosára növekszik, akkor a hatékonyabb termelés mellett akár több munkavállalót is foglalkoztathat.

Hogy melyik hatás bizonyul erősebbnek, azt a kereslet árrugalmassága, az új termékek és feladatok megjelenése, valamint a jövedelmek eloszlása határozza meg. Daron Acemoglu és Pascual Restrepo 2019-es kutatása (.pdf) arra mutat egy elméleti keretet, hogy az automatizáció munkahely-kiszorító hatását az új emberi feladatok létrejötte ellensúlyozhatja. ám az egyenleg nem szükségszerűen pozitív.

A mesterséges intelligencia tehát két, egymással ellentétes folyamatot is elindíthat. Olcsóbbá teheti a már létező szolgáltatásokat, ami csökkentheti a szükséges munkaórák számát, ugyanakkor új igényeket és foglalkozásokat is teremthet. A sakk jó példa az utóbbira, de még ott sem áll rendelkezésünkre megbízható számítás arról, hogy az AI pontosan hány állást hozott létre, illetve szüntetett meg.

A valódi munkaerőpiacon már látszanak ezek az ellentmondások. Erik Brynjolfsson, Danielle Li és Lindsey Raymond 2025-ös cikke (.pdf) több mint ötezer ügyfélszolgálati munkavállaló vizsgálatával azt találta, hogy az AI használata átlagosan 14 százalékkal növelte a termelékenységet, a kezdő és kevésbé képzett dolgozóknál pedig 34 százalékkal. A technológia tehát különösen azoknak segíthetett, akik korábban kevesebb tapasztalattal rendelkeztek.

Csakhogy Brynjolfsson, Bharat Chandar és Ruyu Chen 2025-ös kutatása (.pdf) már egy másik jelenségre is rávilágított. A 22-25 évesek foglalkoztatása az AI-nak erősen kitett munkakörökben 19 százalékkal maradt el attól a szinttől, amelyet a kevésbé kitett foglalkozásokban dolgozó kortársaik foglalkoztatási pályája alapján várhattunk volna. A kutatók nem találtak általános, az egész gazdaságra kiterjedő munkahely-kiszorítást, de a pályakezdők számára már érzékelhető nehézségeket igen.

Ez a két eredmény együtt különösen tanulságos. A mesterséges intelligencia jobbá teheti a már alkalmazott kezdő munkavállalót, miközben csökkentheti annak valószínűségét, hogy a vállalat egyáltalán új kezdőt vegyen fel. Az egyéni termelékenység növekedése tehát nem garantálja a foglalkoztatási lehetőségek bővülését.

Daron Acemoglu 2024-es írása (.pdf) ennél is tovább megy. Becslése szerint a mesterséges intelligencia következő tíz évben várható hatása a teljes tényezőtermelékenységre érdemi, de akár lényegesen szerényebb is lehet, mint amit a technológiai áttörések látványossága alapján gondolnánk. Ráadásul az igazán lényeges kérdés a gazdasági előnyök megoszlása. A termelékenység növekedéséből a tőketulajdonosok valószínűleg nagyobb arányban részesednek majd, mint a munkavállalók.

A sakk és a go története ezért egyszerre ad okot bizakodásra és óvatosságra. Megmutatja, hogy a gépek fölénye nem feltétlenül szünteti meg az emberi teljesítmény piaci értékét, sőt új lehetőségeket teremthet a tanulásban, a szórakoztatásban és az üzleti életben. De egy könyvelő, egy fordító vagy egy ügyfélszolgálati munkatárs munkája nem feltétlenül hozható párhuzamba egy sakknagymesterével. A megrendelő az üzleti életben általában a leggyorsabb és legolcsóbb megoldást keresi.

Az AI nagy kérdése

A valódi kérdés az, hogy a nagyobb termelékenységből keletkező jövedelem milyen arányban jut el a munkavállalókhoz, keletkeznek-e megfelelő mennyiségű új feladatok, és milyen gyorsan tudnak az emberek alkalmazkodni a megváltozott gazdasághoz. A technológia önmagában ezekre a kérdésekre nem ad választ.

A sakkban továbbra is emberek küzdelmét nézzük a világbajnokságokon, hiába szárnyaltak túl minket már messze a programok. A gazdaság egészében azonban ennél nehezebb feladat vár ránk. Hiszen normál termékek és szolgáltatások esetében a legtöbb fogyasztó az olcsó árat részesíti előnyben. Ezt pedig hosszú távon a gépeket és AI-t nagyobb arányban alkalmazó, végletekig optimalizált vállalatok tudják majd biztosítani.

A cikk szerzője Sebestyén Géza közgazdász, egyetemi docens