Carsten Jung — DenkerVita

Biografie

Aktuelle Rollen:

• Associate Director for Economic Policy in AI, Institute for Public Policy Research (IPPR), UK
• Head of AI Economics Team, IPPR (verantwortlich für KI-Auswirkungen auf Makroökonomie, Wachstum und öffentliche Finanzen)
• Lecturer in Economics, Universität Bayreuth, Deutschland

Werdegang & Prägungen:

• Zentrale Prägung 1: Bank of England (6 Jahre)
  • Internationale Makroökonomie
  • Finanzielle Regulierung und Systemrisiken
  • Klimawandel und Finanzrisiken
  • Regulation von KI in der Finanzbranche — erste systematische Erfahrung mit KI-Governance
• Wendepunkt: Übergang zu IPPR
  • Wechsel von institutionellen Zinsentscheidungen zu langfristig-strategischer Policy-Forschung
  • Erkannte: Zentrale KI-Fragen sind nicht primär technisch, sondern ökonomisch — Verteilung von Gewinnen, Beschäftigung, öffentliche Investitionslogik
• Internationale Wirtschaft:
  • Frühere Rollen beim International Monetary Fund (IWF) für Fiskalpolitik
  • Deutsche Akademische Verbindung (University of Bayreuth) — Verständnis für europäische-/kontinentale Ökonomie

Charakter & Stil:

• Wirtschaftswissenschaftler mit Policy-Pragmatismus (nicht ideologisch)
• Starker Fokus auf Bewährte, realistische Interventionspunkte (nicht utopisch)
• Mediengewandt: BBC Newsnight, Bloomberg TV, Radio 4 Today Programme

Bücher & Publikationen

Weitere Beiträge:

• Co-Autor von IPPR-Reports zu Makroökonomie, Fiskalpolitik und KI-Auswirkungen
• Regelmäßige Media-Präsenz (BBC, Sky News, Guardian)
• Mit-Initiative: Beyond Neoliberalism Working Group (progressive Ökonomie)
• Verbindungen zu Das Progressive Zentrum (Deutschland)

Kernthesen

1. AI Directionism: Der Staat muss KI-Entwicklung aktiv lenken

Nicht Laissez-faire, nicht totale Kontrolle — sondern zielgerichtete Steuerung. Die Regierung sollte:

• Investitionen in spezifische Sektoren lenken (Gesundheit, Bildung, öffentliche Dienste, nicht nur Rentabilität)
• Technologie-Transfer von Privatsektor in den Public Sector erzwingen
• Beschaffungsregeln nutzen als Marktformer (was der Staat kauft, bestimmt Innovation-Richtung)

2. Windfallgewinne aus Sovereign AI müssen zurück an die Öffentlichkeit

Wenn Staaten in grundlegende KI-Infrastruktur investieren (Training, Compute, Daten), sollten die Erträge nicht nur privaten Konzernen zufallen. Public-Private-Modelle mit Gewinnbeteiligung sind nötig.

3. KI ist nicht automatisch produktivitätsfördernd — es hängt von der Anwendungsweise ab

Das zentrale ökonomische Versprechen („KI macht uns alle reicher”) ist naiv. Entscheidend: Wer nimmt die Productivity Gains?

• Szenarien: Wenn Worker-Lohnanteile schrumpfen, während Kapitalgewinne steigen → Ungleichheit trotz KI-Wohlfahrt
• Steuerung: Steuern und Subsidien müssen Worker-Productivity-Gewinne belohnen, nicht Automation um ihrer selbst willen

4. Ohne sichtbare Gewinnspreitung droht eine „AI Backlash”

Der Öffentlichkeit muss deutlich werden: Wem nützt KI? Wenn nur Wenigen, droht politischer Widerstand und möglicherweise Regulierung, die Innovation blockiert.

5. Beschaffung ist eine unterschätzte Policy-Waffe

Durch Procurement-Standards können Regierungen Märkte formen: Was der Staat kauft, wird großflächig — nicht nur direkt, sondern über Nachahmer-Effekte. Beispiel: UK-NHS kauft KI-Software mit Offenlegungspflichten → alle Hersteller müssen erfüllen.

Politische / ideologische Einordnung

Einordnung: Progressive, interventionistische Ökonomie — nicht libertär, nicht marxistisch.

• Kernüberzeugung: Märkte sind soziale Konstruktionen, die Staaten durch Regeln, Investition und Beschaffung formen müssen. Passive Regulierung reicht nicht.
• Anti-neoliberal: Lehnt den „Markt regelt alles”-Glauben ab. Staat ist kein Störfaktor, sondern Akteur.
• Pragmatisch: Arbeitet innerhalb der Marktwirtschaft, nicht außerhalb. Ziel ist Umverteilung von Gewinnen und Chancen, nicht Abschaffung von Unternehmertum.
• Solidarisch: Zentrale Frage: Wer trägt das Risiko, wer erntet die Früchte? Asymmetrie wird politisch destabilisierend.

Nähe zu: Missions-orientierte Innovation Policy (Mariana Mazzucato), Modern Industrial Strategy, Progressive Ökonomie (UK Labour-nah), Sustainable Economics

Verbindungen zu anderen Denkern

(wird von Montaigne befüllt)

Gedankenwelten-Notes

• re:publica 26 — KI-Industriepolitik und europäische Souveränität — re:publica 26 Session

Weiterdenken

Was Sokrates vielleicht gefragt hätte

• Jung spricht von „AI Directionism” — staatliche Lenkung statt Marktautomatismus. Aber welche Garantie gibt es, dass staatliche Lenkung weise lenkt, statt nur Lobby-Interessen zu institutionalisieren?
• Er argumentiert: Ohne sichtbare Gewinnspreitung droht Backlash. Aber ist das pragmatische Politologie oder eine Bedrohung? Kann eine demokratische Gesellschaft KI-Gewinne ungleich verteilen ohne de-legitimiert zu werden?
• Procurement als Marktformer ist elegant — aber funktioniert das nur in reichen Staaten mit großen Budgets (UK, USA, EU)? Was ist mit Ländern, die KI-Infrastruktur kaufen müssen, nicht selbst bauen können?
• Jung kritisiert Automation um ihrer selbst willen. Aber wer entscheidet, welche Automatisierung „sinnvoll” ist? Zentralplaner oder dezentrale Innovation?
• Er will Windfallgewinne aus öffentlicher KI-Investition umverteilen. Aber wer kontrolliert diese Umverteilung — und wer missbraucht das System?