Hatékonyabb technológiák, gyorsabb növekedés, egyre szűkösebb erőforrások. A modern gazdaság egyik legnagyobb ígérete mindig is az volt, hogy az innováció majd feloldja a korlátokat, úgy, hogy kevesebb anyagból többet termelünk, kevesebb energiával nagyobb értéket hozunk létre. Mégis, miközben minden korábbinál fejlettebb eszközök vesznek körül minket, az erőforrás-válság egyre élesebben rajzolódik ki. A kérdés ma már nem az, hogy fejlődik-e a technológia, hanem az, hogy képes-e valódi fenntartható pályára állítani a gazdaságot vagy épp ellenkezőleg, felgyorsítja a problémákat.
Amikor a hatékonyság visszaüt – a Jevons-paradoxon tanulsága
A technológiai optimizmus egyik legkorábbi repedése a 19. században jelent meg. William Stanley Jevons közgazdász azt figyelte meg, hogy az egyre hatékonyabb gőzgépek nem csökkentették Nagy-Britannia szénfelhasználását, hanem épp ellenkezőleg, látványosan növelték azt. A jobb hatásfok olcsóbbá tette az energiát, az olcsóbb energia pedig új alkalmazásokat, új iparágakat és nagyobb volumenű termelést indított el. A megtakarítás szintjén elért nyereség rendszerszinten többletfogyasztássá alakult.
Ez a felismerés – amelyet ma Jevons-paradoxonnak nevezünk – nem azt állítja, hogy a technológiai fejlődés önmagában káros. Sokkal inkább arra figyelmeztet, hogy a hatékonyság nem egyenlő az abszolút csökkenéssel, ha közben a gazdasági logika változatlan marad. Amíg a cél a növekedés, addig minden hatékonyságjavulás új lendületet ad a fogyasztásnak. A paradoxon ereje abban rejlik, hogy nem egy adott technológiát kritizál, hanem azt a gondolkodásmódot, amely automatikusan fenntarthatóságot társít a fejlettebb eszközökhöz.
Digitális korszak, analóg mintázatok
A 21. században hajlamosak vagyunk azt gondolni, hogy a digitális technológiák végre megtörik ezt a mintát. A szoftver „láthatatlan”, az adat nem kézzelfogható, a szolgáltatások egy része virtuális térben zajlik. Mégis, a digitális gazdaság fizikai alapjai minden korábbinál energia- és nyersanyag-igényesebbek. Az adatközpontok villamosenergia-fogyasztása világszinten már ma is egyes iparágak szintjével vetekszik, miközben a hálózatok, szerverek és eszközök mögött globális ellátási láncok és bányászati tevékenységek állnak.
A hatékonyság itt is működik, egy gigabájt adat továbbítása ma nagyságrendekkel kevesebb energiát igényel, mint tíz éve. Csakhogy közben nem gigabájtokban, hanem zettabájtokban mérjük a forgalmat. A streaming, a felhőalapú szolgáltatások és az automatizált logisztika mind a Jevons-paradoxon modern változatait hozzák létre. Nem kiváltják a régi rendszereket, hanem ráépülnek, felgyorsítják és kiterjesztik azokat. A technológia itt sem fékez, hanem skáláz.
Mesterséges intelligencia – minőségi ugrás vagy gyorsabb kör?
A mesterséges intelligencia megjelenése sokak szerint új fejezetet nyit ebben a történetben. Az AI nem csupán hatékonyabb eszköz, hanem rendszerszintű elemző és optimalizáló képességgel rendelkezik. Képes összetett folyamatok átlátására, pazarlási pontok azonosítására, valós idejű döntéstámogatásra. Ez valóban olyan minőségi különbség, amely elméletileg alkalmas lehet a Jevons-paradoxon megtörésére.
A kérdés azonban az, hogy mit optimalizálunk vele. Ha az AI elsődleges feladata a költségek csökkentése, a termelékenység növelése és a kereslet maximális kiszolgálása, akkor pontosan ugyanarra a pályára áll, mint a korábbi technológiák – csak gyorsabban. Az adatfeldolgozás, a tanulási folyamatok és a számítási kapacitás önmagukban is jelentős energiaigényt jelentenek, miközben az AI által generált új lehetőségek további fogyasztást indukálnak. Ebben az esetben az AI nem megoldja, hanem felnagyítja a paradoxont.
Ugyanakkor az AI-ban benne rejlik egy másik lehetőség is. Ha a célrendszer részévé válik az abszolút erőforrás-használat csökkentése, a környezeti korlátok figyelembevétele és a hosszú távú stabilitás, akkor az intelligens rendszerek valóban képesek lehetnek új egyensúlyi pontokat találni. Az AI nem fenntartható vagy fenntarthatatlan – azzá válik attól függően, milyen gazdasági logikát szolgál.
Fenntartható modell technológia nélkül nincs – de technológiával sem elég
A történelem tanulsága egyértelmű, mégpedig önmagában egyetlen technológia sem oldotta meg az erőforrás-válságokat. A gőzgép, az elektromosság, az informatika és most az AI mind hatalmas jóléti ugrásokat hoztak, miközben új típusú korlátokat és feszültségeket teremtettek. A fenntartható gazdasági modell ezért nem technológiai kérdésként, hanem döntések sorozataként értelmezhető. Ide tartozik az, hogy mit mérünk sikernek, milyen ösztönzőket építünk a rendszerbe, és hol húzzuk meg a növekedés határait.
Ebben az értelemben a mesterséges intelligencia eszköz a kezünkben, nem felmentés a felelősség alól. Képes lehet támogatni egy tudatosabb, korlátokat ismerő gazdasági működést, de ugyanilyen hatékonyan képes kiszolgálni egy rövid távú, erőforrás-intenzív növekedési modellt is. A döntő különbség nem a kódsorokban, hanem a célokban rejlik. A technológia gyorsít, de az irányt továbbra is mi választjuk meg.
A gőzgépektől az AI-ig vezető út nem azt tanítja, hogy ne bízzunk az innovációban, hanem azt, hogy ne ruházzuk át rá a döntéseinket. A fenntarthatóság nem technológiai mellékhatás, hanem tudatos gazdasági és társadalmi választás, amelyhez az AI lehet szövetséges, de soha nem helyettes.
