GedankenraumCarsten Jung — DenkerVita
Wem fallen die Gewinne der KI zu? Carsten Jung, Ökonom beim Londoner Thinktank IPPR, will, dass der Staat ihre Richtung lenkt, etwa über das, was er einkauft.
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Isotype (Otto Neurath) — Flache Piktogramm-Infografik: Reihen identischer Menschen-Symbole neben einem Roboterarm, eine Wachstumskurve aus Münzstapeln und Fabriken, einige von der Automatisierung verdrängte Figuren. Neuraths „Bildstatistik" trägt den KI-Ökonomen Jung — die Makro-Wirkung der KI auf Arbeit, Wachstum und öffentliche Finanzen, sichtbar gemacht.
Prompt: Otto Neurath Isotype pictogram style, flat infographic, 1200x500 wide banner. Rows of identical human pictograms beside a large robot arm; a rising economic growth curve made of stacked coins and small factory and pound-sign icons; a few figures displaced by automation. Flat brick red, black, warm grey on cream, clean systematic pictographs. No photorealism, no realistic faces.
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
| Titel | Jahr | Beschreibung |
|---|---|---|
| The New Politics of AI: Why Fast Technological Change Requires Bold Policy Targets | Feb 2025 | IPPR Flagship Report. Jung argumentiert, dass KI-Entwicklung zu schnell ist für reaktive Policy — braucht aktive Zielsteuerung (Directionism). Konkrete Empfehlungen für UK-Regierung auf Arbeitsmarkt, Procurement, Investition. |
| The Direction of AI Innovation in the UK: Insights from a New Database and a Roadmap for Reform | April 2025 | Co-authored mit Bhargav Srinivasa Desikan. Erstmals systematische Datenbank der UK-AI-Innovationsmuster — zeigt: wo investiert, wer profitiert, welche Sektoren bleiben unterversorgt. Policy-Roadmap für gezielte Umbenennung. |
| IPPR AI & Economy Series (laufend) | 2024–2026 | Kontinuierliche Reports zu: AI Directionism, Benefit Sharing, Procurement as Market Shaper, Worker Productivity vs. Automation, Windfallgewinne aus Sovereign AI Investment. |
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
- Frederike Kaltheuner — Seine Partnerin auf der re:publica-Bühne und sein schärfster Einwand zugleich: Jung will den Anwendungslayer lenken und Missionen setzen wie bei der Prävention im Gesundheitswesen, Kaltheuner hält dagegen, dass ohne Eingriff in die Marktkonzentration am Ende „OpenAI im Krankenhaus“ steht.
- Achim Truger — Beide denken Investitionspolitik empirisch und nah an den Institutionen, und Jungs Gedankenexperiment, aus hundert Milliarden Sondervermögen fünf in souveräne KI und fünfzehn in die Anwendung zu lenken, setzt die kreditfinanzierte Investitionslogik voraus, die Truger gegen eine starre Schuldenbremse verteidigt.
- Adam Tooze — Am Streit zwischen Pentagon und Anthropic zeigt Tooze, wie der US-Staat KI-Kapital in die Militarisierung drängt, und erinnert damit Jungs Directionism daran, dass „der Staat lenkt“ noch nicht sagt, wohin: Gemeinwohl wird daraus erst, wenn die Missionen demokratisch gesetzt sind.
- Francesca Bria — Dieselbe Schule der missionsorientierten Industriepolitik (Bria lehrt an Mariana Mazzucatos Institut am UCL), aber ein anderer Ansatzpunkt: Bria will den eigenen digitalen Stack bauen, Jung hält Souveränität ohne Vision für leer und setzt bei den Anwendungen an, zusammen ergeben sie Infrastruktur und Richtung.
- Yanis Varoufakis — Die Gegenstimme zu Jungs Vertrauen in gelenkte Märkte: Wenn Cloud-Kapital den Markt nicht mehr bedient, sondern ersetzt und Tribut statt Profit erhebt, dann reicht es nicht, Bürger zu Anteilseignern zu machen oder Anreize nach dem Muster des Inflation Reduction Act zu setzen.
- Lacina Koné — Seine „nützlichste, nicht mächtigste KI“ für Afrika ist Directionism unter anderen Vorzeichen und berührt die offene Frage an Jung, ob Lenkung über Beschaffung nur Staaten mit großen Budgets offensteht oder auch jenen, die ihre Infrastruktur einkaufen müssen.
- Rainer Mühlhoff — Mühlhoffs Desouveränisierung, die an private Plattformen ausgelagerte Verwaltung, ist das Szenario, gegen das Jungs Industriepolitik anschreibt: Wo Mühlhoff die Übernahme diagnostiziert, verlangt Jung, dass der Staat als Käufer und Investor die Richtung behält.
Gedankenwelten-Notes
- rp26 — KI-Industriepolitik richtig gemacht — re:publica 26 Session mit Frederike Kaltheuner
Weiterdenken
- 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?
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