A hallgatók a Digitális társadalom specializáció keretében a világ digitalizációjának társadalmi folyamatait és következményeit vizsgálják. Kutatásaik középpontjában az internet, a mesterséges intelligencia, a digitális kommunikáció, az online közösségek, valamint a technológiai innovációk mindennapi életre, munkára, tanulásra és társadalmi kapcsolatokra gyakorolt hatása áll.
A digitalizáció napjaink egyik legmeghatározóbb társadalmi jelensége, amely új lehetőségeket és kihívásokat teremt az egyének, közösségek és intézmények számára. A hallgatók kutatásaik során arra keresik a választ, hogyan alakul át a társadalom a digitális technológiák hatására, miként változnak a kommunikációs szokások, a munkavégzés formái, az információhoz való hozzáférés módjai, valamint a társadalmi egyenlőtlenségek és részvételi lehetőségek.
Ezen az oldalon a hallgatók kutatói műhelymunka keretében végzett vizsgálatait mutatjuk be. Az itt megjelenő munkák célja nemcsak a tudományos eredmények bemutatása, hanem a hallgatói kutatói kompetenciák fejlesztése, az innovatív gondolkodás ösztönzése, valamint a digitális társadalom aktuális kérdéseiről folytatott szakmai párbeszéd erősítése.
A projekt csapata
 Kovács Bence |
 Korecz Dorottya |
 Tóth Emese |
 Csuti Kristóf |
 Kósa Réka |
 Völgyi Bence, Oktató |
A digitalizáció története
Az internet mára már elengedhetetlen részét képezi a mindennapjainknak, szinte mindenkinek ott lapul a zsebében, körülveszi otthonában és a szociális interakcióink során is rengetegszer segítségül hívjuk. Ennek ellenére viszont kevesen tudják pontosan, honnan is indultunk, és hogy milyen folyamatok vezettek a ma uralkodó globális trendekhez, vagy hogy milyen volt harminc évvel ezelőtt. Jelen áttekintés azt a célt szolgálja, hogy bemutassa, miként vezetett utunk egészen a hidegháború korai időszakán át, az első online pizzarendelésen keresztül egészen a mesterséges intelligencia (MI) széles körű használatáig.
A történet az 1950-es évek végén az Egyesült Államokban kezdődött, ahol a Szovjetunió Szputnyik-programjára adott válaszként létrehozták az Advanced Research Projects Agencyt (ARPA). Az első ARPANET-terv 1966-ban született meg, majd a következő években megkezdődött a különböző kutatóintézetek és egyetemek számítógépeinek hálózatba kapcsolása. A hálózat fejlődésének egyik meghatározó lépése a TCP és az IP egyesítése, illetve a TCP/IP szabvány létrejötte volt az 1980-as évek elején. A World Wide Web megjelenése újabb fordulópontot jelentett: Tim Berners-Lee vezetésével a CERN 1991-ben jelentette be a WWW-t (Meixner, 2004).
Az internet ezt követően egyre gyorsabban terjedt és fokozatosan a mindennapi élet részévé vált. Az 1990-es években megjelentek az első szélesebb körben használható böngészők, internetes szolgáltatások és kereskedelmi megoldások. 1994-ben már online pizzát is lehetett rendelni a Pizza Huttól, megjelentek az első bannerhirdetések és megnyílt az első tisztán virtuális bank is. Az internet így a kutatási és katonai felhasználásból fokozatosan egy széles körben elérhető kommunikációs és gazdasági infrastruktúrává alakult (Meixner, 2004).
Ezt követte a Web 2.0 időszaka, amely már sokkal inkább felhasználóközpontú volt: a felhasználók váltak a tartalomgyártás új alapköveivé. Ekkor jelentek meg a ma is ismert közösségimédia-felületek, mint a YouTube és a Facebook, és formálták át alapjaiban tartalomfogyasztási szokásainkat és internetes jelenlétünket (Alves de Castro et al., 2022; Hoebanx, 2022).
A 2010-es évek elejétől az internet fejlődésének egy újabb, Hoebanx (2022) által „privatizált internetként” leírt időszaka bontakozott ki. Erre a korszakra az okostelefonok tömeges elterjedése, a felhasználók adatainak egyre intenzívebb begyűjtése, valamint a különböző mesterséges intelligenciával és gépi tanulással vezérelt algoritmusok növekvő szerepe jellemző.
Az előttünk álló időszakot egyes szerzők Web 4.0-ként írják le, amelyben az intelligens és egymással összekapcsolt rendszerek szerepe tovább növekedhet (Choudhury, 2014). A digitalizáció legújabb hulláma tehát a fizikai és digitális tér további összekapcsolódásáról szól, amelyet a COVID–19-világjárvány a digitális technológiák használatának gyors felfutásán keresztül tovább erősített (De’ et al., 2020).
Helen V. Milner (2003) „The Global Spread of the Internet: The Role of International Diffusion Pressures in Technology Adoption” című tanulmánya azt vizsgálja, milyen tényezők segítették vagy hátráltatták az internet elterjedését a világ különböző országaiban. A kutatás fő állítása az, hogy az internet terjedése nem magyarázható meg tisztán belföldi vagy gazdasági okokkal, hanem nemzetközi diffúziós nyomások voltak a folyamat fő befolyásolói. Az új technológiák sikeres bevezetése nagyban függ a politikai vezetők által hozott szabályozásoktól és törvényektől, a döntéshozókat pedig az alábbi öt fő nemzetközi diffúziós folyamat befolyásolja.
1. Hatalmi nyomás és kényszer: A hatalmi nyomás és kényszer mechanizmusa szerint a világ legerősebb országai, például a szuperhatalmak, képesek arra, hogy nyomást gyakoroljanak a náluk gyengébb államokra. A jelenség pedig azt éri el, hogy ezek az államok stabilitásuk megtartása érdekében lemásolják a nagyhatalmak által lefektetett standardokat különböző területeken (Milner, 2003).
2. Globális piaci és gazdasági verseny: A világgazdasági fejlődés kényszerítő erőként hat az országokra, hogy vezessenek be technológiai újításokat, mert különben elmaradnak a többi ország fejlődéséhez képest. Emiatt az államok folyamatosan figyelemmel kísérik szomszédaik és kereskedelmi partnereik fejlődését, és „leutánozzák” őket, vagyis ha azok fejlesztenek, akkor ők is (Milner, 2003).
3. Racionális tanulás: Ez a folyamat a megfigyelésen alapul. Itt az országok nem arra törekednek, hogy valami innovatívot alkossanak, hanem hogy a jól bevált megoldásokat átvegyék másoktól és saját rendszerükbe implementálják. Ebben az esetben leggyakrabban a szomszédos országok szolgálnak mintaként, vagy a nemzetközi szervezetek megfigyelései alapján hozzák meg változtatásaikat (Milner, 2003).
4. Hálózati hatások: Itt a globális rendszerhez való tartozás és csatlakozás adja a motivációt. Annál értékesebb az internet egy adott ország számára, minél több felhasználó található meg rajta. Ez az érték minden egyes új felhasználóval növekszik, és ennek hatására egyfajta nyomás alakul ki az államok felé, hogy tovább fejlesszék saját infrastruktúrájukat és csatlakozzanak a globális „keringésbe” (Milner, 2003).
5. Szociológiai utánzás: A bizonytalanság idején az országok hajlamosak döntéseiket azoknak az államoknak a mintájára meghozni, amelyekkel valamilyen módon közös a kultúrájuk vagy történelmük. Ez a racionális tanulással ellentétben nem feltétlenül a leglogikusabb döntés meghozatalát jelenti, hanem inkább egy olyan fél mintájának követését, amelyhez az adott ország hasonlónak érzi magát. Ez egyfajta biztonságérzetet adhat számukra az ismeretlen irányába történő elmozdulás során (Milner, 2003).
A kutatás rávilágít arra, hogy az internet globális elterjedését nem csupán egy ország belső strukturális jellemzői határozták meg. Nagy szerepet töltöttek be a határokon átnyúló hatásmechanizmusok is, amelyek meghatározó faktorai voltak az internet elterjedésének. Emellett fontos megemlíteni a gazdasági verseny és utánzás erejét a témában, amelyek nagyban hozzájárultak a kialakult helyzethez (Milner, 2003).
A globális digitális egyenlőtlenségek
Bár 2025-re az internetfelhasználók száma rendkívül magas lett, ez nem jelenti azt, hogy a digitális egyenlőtlenségek megszűntek vagy eltűntek. Ez a digitális szakadék a mai napig összefüggésben van a jövedelmi, oktatási és területi, földrajzi különbségekkel, így napjainkban a kutatások már nemcsak a hozzáférést mérik, hanem annak minőségét, illetve a digitális készségeket vagy azok hiányát is (van Dijk, 2017).
Az internethez való hozzáférés először a magasabb fejlettségű országokban terjedt el. Ezen az elsődleges szinten a földrajzi és térbeli különbségek különösen fontos szerepet játszottak, és az internet először a városiasabb térségekben kezdett el gyökeret verni. Bár a magas jövedelmű országok nagyrészt már áthidalták a városi és vidéki lakosság közötti szakadékot, világszinten a városi lakosok 85%-a, míg a vidéken élőknek mindössze 58%-a használja az internetet, az alacsony jövedelmű országokban pedig a helyzet még nyugtalanítóbb, ugyanis a vidéki lakosság csupán 14%-a kapcsolódik az internethez (International Telecommunication Union [ITU], 2025).
A hozzáférésbeli egyenlőtlenségek erősen kötődnek a technológiai eszközökhöz és az infrastruktúrához, mert ahhoz, hogy valaki az internethez kapcsolódhasson, szüksége van eszközökre (pl. számítógép, okostelefon). A fejlődő országok jelentős részében a számítógépekhez való hozzáférés továbbra is nagyon korlátozott. Az infrastruktúrát illetően erős korlátozó tényező az áramellátás hiánya is, ami sok régióban (pl. Afrikában) a szolgáltatások árát is megemeli (ITU, 2025). A hozzáférés formája is jelentős fejlődésen ment keresztül. Kezdetben az otthoni, vezetékes szélessávú internet dominált, de ennek kiépítése kevésbé lakott, rurális területeken rendkívül költséges. Ezáltal a mobilinternet elterjedése hozott új formákat: a vezeték nélküli, okostelefonnal elérhető mobilhálózatok váltak a hozzáférés elsődleges formájává, sok országban pedig az egyetlen eszközévé is. Így mára már a fejlett 5G-hálózatok formálják a piacot, de előnyeik továbbra is elsősorban a városi területeken összpontosulnak (ITU, 2025).
A fizikai eszközök birtoklása terén drasztikus társadalmi és gazdasági szakadékok vannak a világban, és az, hogy kinek van számítógépe, erősen megmutatja a társadalmi egyenlőtlenségeket. A fejlődő országok jelentős részében a hagyományos asztali számítógépekhez és laptopokhoz való hozzáférés továbbra is eléggé korlátozott, ezáltal ugyanúgy, mint az internet esetében, a mobiltelefon vált az elsődleges eszközzé. Világszerte a 10 év feletti lakosság 82%-a rendelkezik mobiltelefonnal, de az alacsony jövedelmű gazdaságokban ez az arány alig haladja meg az 50%-ot. Emellett fontos az a tény is, hogy aki csak okostelefonnal rendelkezik számítógép helyett, annak komoly korlátokkal kell szembenéznie, ugyanis a számítógép hiánya sokakat megakadályozhat abban, hogy komplexebb digitális feladatokat láthassanak el, akár az online tanulás, távmunka vagy bonyolultabb ügyintézések esetében (ITU, 2025).
Az eszközbirtoklást vagy annak hiányát illetően több faktor is közrejátszik, például a jövedelmi helyzet, ami az eszközök hiányának egyik legfőbb oka, ugyanis ezek költsége igen magas. A szegényebb közösségekben az alapvető életfeltételek egyértelműen elsőbbséget élveznek a digitális eszközökkel szemben, az eszközök beszerzésének magas induló költsége megfizethetetlen lehet, illetve ezeken a területeken a részletfizetési vagy hitellehetőségek is hiányozhatnak (Nirmani, 2025). Még ha egy szegényebb háztartás rendelkezik is valamilyen eszközzel, a használat joga nem feltétlenül egyenletes. Az alacsony jövedelmű családokban a drága digitális eszközöket prioritásként a férfi családtagok kaphatják meg, mert őket tekintik gazdaságilag aktívabbnak és családfenntartónak. Különböző régiókban, például Banglades vidéki részein a nők technológiahasználatát társadalmi és kulturális korlátozások is nehezíthetik (Nirmani, 2025). Földrajzi elhelyezkedést illetően a vidéki lakosságnak kevesebb esélye van számítógépre vagy okostelefonra szert tenni a költségek és a megbízhatatlan áramellátás miatt, így ezeknek az eszközöknek a működtetése akár fizikai akadályokba is ütközhet (Nirmani, 2025). Végül pedig az eszközök birtoklása intézményi szinten is komoly szakadékot mutat. A rosszabb anyagi helyzetű iskolákban több diák jut egyetlen számítógépre, mint a tehetősebb iskolákban. Ez azért is kritikus, mert a felmérések szerint a tanárok ritkábban adnak fel olyan feladatokat, amelyekhez számítógép szükséges, ha tudják, hogy a diák hozzáférése nehézkes a technológiához (Valadez & Durán, 2007).
Az internet és a digitális technológiák elterjedése nagy hatással volt a modern társadalmak működésére. Korábban a digitális egyenlőtlenségeket főleg abból a szempontból vizsgálták, hogy kik férnek hozzá az internethez és kik nem. Az internet fokozatos demokratizálódásával azonban a hozzáférés egyre több ember számára vált elérhetővé, így a digitális szakadék klasszikus formája valamennyire csökkent. Ez viszont nem jelentette azt, hogy a digitális egyenlőtlenségek megszűntek volna, inkább új formákban kezdtek megjelenni. A kutatások ma már nemcsak arra koncentrálnak, hogy valaki rendelkezik-e internetkapcsolattal, hanem arra is, hogy milyen módon és milyen szinten tudja használni a digitális technológiákat. Egyre fontosabbá vált a digitális kompetenciák kérdése, vagyis az, hogy az emberek mennyire képesek tudatosan, hatékonyan és biztonságosan használni az online felületeket és digitális eszközöket. A digitális készségek hiánya ugyanis nemcsak technológiai hátrányt jelenthet, hanem hatással lehet az oktatási lehetőségekre, a munkaerőpiaci érvényesülésre és a társadalmi részvételre is. A mai, egyre inkább digitalizált társadalomban ezek a kompetenciák már alapvető erőforrásnak számítanak (van Dijk, 2017). Az Európai Bizottság 2022-es Digital Economy and Society Indexe (DESI) az EU-tagállamok digitális teljesítményét négy fő dimenzió, köztük a humán tőke és a digitális készségek alapján vizsgálta (European Commission, 2022). A DESI 2014 és 2022 között működött önálló indexként, 2023-tól indikátorai a Digital Decade jelentési rendszerbe épültek be. A DESI adatai alapján jól látható, hogy bár az internet-hozzáférés ma már a legtöbb országban széles körben elérhető, a digitális kompetenciák terén továbbra is jelentős különbségek vannak az egyes társadalmi csoportok és országok között (European Commission, 2022). Az idősebb korosztályok, az alacsonyabb iskolai végzettségűek vagy a kedvezőtlenebb társadalmi helyzetű csoportok gyakran alacsonyabb szintű digitális készségekkel rendelkeznek, ami tovább növelheti a társadalmi egyenlőtlenségeket. A digitális egyenlőtlenségek értelmezése tehát mára túllépett a puszta hozzáférés kérdésén. A kutatások egyre inkább arra helyezik a hangsúlyt, hogy a különböző társadalmi csoportok milyen mértékben tudják kihasználni a digitalizáció nyújtotta lehetőségeket, illetve milyen akadályokkal találkoznak ezen a területen. Ez azért is fontos, mert önmagában az internet-hozzáférés még nem garantálja, hogy mindenki ugyanolyan eséllyel tud részt venni a digitális társadalomban (van Dijk, 2017).
Ahogy a fejlett országokban az internet fokozatosan egyre elérhetőbbé vált, a kutatók felismerték, hogy a digitális egyenlőtlenségek nem tűntek el, csak új formákban jelentek meg. Ezt a jelenséget mélyülő szakadéknak nevezik több esetben is, mert elvetik azt az egyszerű nézetet, miszerint a társadalom csupán két csoportra osztható: az internettel rendelkezőkre és azzal nem rendelkezőkre (Valadez & Durán, 2007). Ez az állítás mára tovább árnyalhatóvá vált, és nem lenne értelme csupán két csoportra lebontani a társadalmat, mert azzal nem kapnánk megfelelő képet. Az elemzések fókuszába folyamatosan bekerültek az olyan témák, mint a technológia elsajátítása, a használat minősége és az ezekből származó társadalmi előnyök. Ezen a szinten az egyik legfontosabb tényező a digitális készségek egyenlőtlensége. A fizikai hozzáférés önmagában nem elegendő, ha a felhasználók nem rendelkeznek olyan kompetenciákkal, amelyek segíthetnek a tartalomkeresésben, -gyártásban vagy az egyszerű használatban (van Dijk, 2017).
A mesterséges intelligencia története
Michael Haenlein és Andreas Kaplan (2019) a mesterséges intelligencia történetét és fejlődését mutatják be a négy évszak analógiáján keresztül, ezzel szemléltetve a terület felemelkedéseit és visszaeséseit.
Az évszakos struktúra négy szakaszra oszlik, amelyek nem a hagyományos rendben követik egymást (Haenlein & Kaplan, 2019).
MI tavasz: Ez a mesterséges intelligencia születésének időszaka. Az 1940-es évekkel kezdődött, Asimov tudományos-fantasztikus történeteinek hatására. A hivatalos kezdetét az 1956-os Dartmouth-konferencia jelenti, ahol megalkották a „mesterséges intelligencia” kifejezést, és meghatározták a kutatási irányokat a témán belül (Haenlein & Kaplan, 2019).
MI nyár: Ez volt a sikerek kora. A Dartmouth-konferenciát követő közel két évtizedben jelentős sikerek történtek, így ez okot adott az MI-vel kapcsolatos optimizmusra. Ekkor születtek meg olyan úttörő programok, mint például az ELIZA és a General Problem Solver, amelyek hatására a kutatók azt jósolták, hogy az emberi szintű intelligencia pár éven belül elérhetővé válhat. Ez az időszak bőséges állami finanszírozással járt (Haenlein & Kaplan, 2019).
MI tél: A stagnálás és a megszorítások időszaka. 1973-ban vette kezdetét, amikor a várakozások nem teljesültek az MI fejlődésével kapcsolatban. A Lighthill-jelentés kritikái és az amerikai kongresszus elégedetlensége miatt a kormányzati támogatásokat jelentősen visszafogták, ami a finanszírozás visszaeséséhez és a kutatási fejlődés ütemének lassulásához vezetett (Haenlein & Kaplan, 2019).
MI ősz: Erre a szakaszra a betakarítás korszakaként hivatkoznak a szerzők. Ez az 1990-es évektől, különösen a Deep Blue 1997-es győzelmét követően bontakozott ki. Ekkor kezdtek úgymond beérni a korábbi időszakok technológiai fejlesztései, különösen a mélytanulás és a neurális hálózatok. Ez az az időszak, amikor az MI elkezdett a mindennapi életünk észrevétlen részévé válni (Haenlein & Kaplan, 2019).
AI befektetés
A generatív mesterséges intelligencia (mint amilyen a ChatGPT is) az elmúlt pár évben rendkívüli mennyiségű befektetést vonzott. Míg 2022-ben még csak mintegy 2,8 milliárd dollárt fektettek ilyen cégekbe, 2023-ra a generatív MI-be irányuló magánbefektetések értéke 25,2 milliárd dollárra emelkedett (Maslej et al., 2024). Az OECD kockázatitőke-adatbázisa szerint 2025-ben a generatív MI-cégekbe irányuló kockázatitőke-befektetések értéke elérte a 35,3 milliárd dollárt (Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD], 2026). A befektetések jelentős része néhány meghatározó szereplőhöz koncentrálódik, köztük az OpenAIhoz és az Anthropichoz (Maslej et al., 2024). A világ legnagyobb vállalatainál is egyre hangsúlyosabbá vált a technológia: 2023-ban a Fortune 500 vállalatok eredménybeszámolóinak 19,7%-ában a generatív MI volt a leggyakrabban említett MI-téma (Maslej et al., 2024). Az Amerikai Egyesült Államok a magánbefektetésekben is kiemelkedett: 2023-ban 67,2 milliárd dollárnyi magánbefektetés irányult az amerikai MI-szektorba, ami mintegy 8,7-szerese volt a kínai értéknek (Maslej et al., 2024). A kockázati tőke területén ez a fölény 2025-ben is fennmaradt: az amerikai MI-cégek a globális MI-kockázatitőke-befektetések mintegy 75%-át, 194 milliárd dollárt vonzottak (OECD, 2026). Az Egyesült Államok a jelentős gépi tanulási modellek fejlesztésében is vezetett: 2023-ban 61 ilyen modell származott amerikai intézményektől, míg Kínából 15 (Maslej et al., 2024). Kína ugyanakkor továbbra is meghatározó globális szereplő, különösen az ipari robotizáció és az MI-szabadalmak területén (Maslej et al., 2024).
A globális MI-befektetések földrajzilag erősen koncentráltak. Az OECD adatai szerint 2025-ben az amerikai MI-cégek a globális kockázatitőke-befektetések mintegy 75%-át, 194 milliárd dollárt vonzottak. Az EU27-ben működő MI-cégek részesedése 6%, 15,8 milliárd dollár, Kínáé 5%, 13,9 milliárd dollár, az Egyesült Királyságé pedig ugyancsak körülbelül 5%, 13,8 milliárd dollár volt (OECD, 2026). A befektetők származási helyét vizsgálva az amerikai befektetők adták a globális MI-kockázatitőke-befektetések 56%-át, őket az Egyesült Királyság 9%-kal, Kína 8%-kal és az EU27 7%-kal követte. Az MI-kockázatitőke-befektetések GDP-hez viszonyított aránya 2024-ben Izraelben és az Egyesült Államokban volt a legmagasabb, valamivel 0,4% alatt, amelyeket az Egyesült Királyság és Kanada követett (OECD, 2026). Az országok közötti különbségek nemcsak a befektetésekben, hanem az MI-hez kapcsolódó humán tőkében is megjelennek: India a Stanford AI Index adatai szerint kiemelkedő MI-készségpenetrációval rendelkezett, és az ország MI-tehetségkoncentrációja 2016 óta 263%-kal nőtt (Maslej et al., 2024).
Az AI Felkészültségi Index
Az AI Felkészültségi Index (AI Preparedness Index, AIPI) egy olyan átfogó mérőszám, amely országok felkészültségét vizsgálja a mesterséges intelligencia befogadására és alkalmazására vonatkozóan. Az indexet négy különböző pillér mentén alkotják meg: a digitális infrastruktúra, a humán tőke és munkaerőpiaci politikák, a technológiai innováció és gazdasági integráció, valamint a szabályozás és etika. A mutató 174 gazdaságot vizsgál, amelyek mindegyike egy 0 és 1 közötti értéket kap (International Monetary Fund [IMF], 2024).
Az AIPI célja nemcsak az országok felkészültségének összehasonlítható mérése, hanem az is, hogy segítse a döntéshozókat az MI-vel kapcsolatos fejlesztésre szoruló területek beazonosításában. Elsődleges célja annak felmérése, hogy az egyes országok mennyire állnak készen a mesterséges intelligencia gazdasági és társadalmi befogadására, illetve mely területeken szükséges további fejlesztés (IMF, 2024; Cazzaniga et al., 2024).
A négy pillér:
Digitális infrastruktúra: Ez a pillér az MI alkalmazásához elengedhetetlen technológiai alapokat méri, vagyis nem csupán az internetelérést, hanem a releváns digitális infrastruktúra meglétét is (Cazzaniga et al., 2024).
Humán tőke és munkaerőpiaci politikák: Ez egy összetettebb tényező, mivel magában foglalja az emberi erőforrásokat és a gazdasági rugalmasságot is. Az indikátor magában foglalja az oktatást, ezen belül különösen a STEM-területeket, valamint a munkaerő- és tőkemobilitást országon belül és országok között is (Cazzaniga et al., 2024).
Technológiai innováció és gazdasági integráció: Ez az indikátor azt méri, hogy mennyire képes az adott ország új technológiákat beépíteni a gazdaságába. Kulcsfontosságú eleme a K+F ökoszisztéma, amely az innovációt ösztönzi, valamint az alkalmazkodóképesség, vagyis hogy az MI mennyire képes valódi gazdasági értéket teremteni a különböző szektorokban (Cazzaniga et al., 2024).
Szabályozás és etika: A jogi környezet határozza meg, hogy mennyire biztonságos és kiszámítható az MI használata. Ez az indikátor vizsgálja a jogi keretek alkalmazkodóképességét, és figyelembe veszi az etikai és szabályozási környezetet is, amely hozzájárulhat ahhoz, hogy az MI alkalmazása felelősségteljesen történjen a társadalomban (Cazzaniga et al., 2024).
Irodalom
Alves de Castro, C., O'Reilly, I., & Carthy, A. (2022). The evolution of the Internet and social media: A literature review. International Journal of e-Education, e-Business, e-Management and e-Learning, 12(1), 30–41. https://doi.org/10.17706/ijeeee.2022.12.1.30-41
Cazzaniga, M., Jaumotte, F., Li, L., Melina, G., Panton, A. J., Pizzinelli, C., Rockall, E. J., & Tavares, M. M. (2024). Gen-AI: Artificial intelligence and the future of work (Staff Discussion Note No. 2024/001). International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9798400262548.006
Choudhury, N. (2014). World Wide Web and its journey from Web 1.0 to Web 4.0. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 5(6), 8096–8100. https://ijcsit.com/docs/Volume%205/vol5issue06/ijcsit20140506265.pdf
De’, R., Pandey, N., & Pal, A. (2020). Impact of digital surge during COVID-19 pandemic: A viewpoint on research and practice. International Journal of Information Management, 55, 102171. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102171
European Commission. (2022, July 28). Digital Economy and Society Index (DESI) 2022. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/digital-economy-and-so…
Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61(4), 5–14. https://doi.org/10.1177/0008125619864925
Hoebanx, P. (2022). What shapes the internet? An overview of social science and interdisciplinary perspectives. Sociology Compass, 16(10), e13032. https://doi.org/10.1111/soc4.13032
International Monetary Fund. (2024). AI Preparedness Index (AIPI). https://www.imf.org/external/datamapper/AIPINote.pdf
International Telecommunication Union. (2025). Measuring digital development: Global Connectivity Report 2025. https://www.itu.int/itu-d/reports/statistics/global-connectivity-report…
Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., Parli, V., Reuel, A., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ligett, K., Lyons, T., Manyika, J., Niebles, J. C., Shoham, Y., Wald, R., & Clark, J. (2024). The AI Index 2024 annual report. AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University. https://hai.stanford.edu/ai-index/2024-ai-index-report
Meixner, Z. (2004, December 3). Az internet rövid története. HVG. https://hvg.hu/tudomany/20041203interhist
Milner, H. V. (2003). The global spread of the Internet: The role of international diffusion pressures in technology adoption [Conference paper]. 2nd Conference on Interdependence, Diffusion, and Sovereignty, University of California, Los Angeles. https://ssrn.com/abstract=2182083
Nirmani, I. A. P. (2025). Barriers to digital participation in developing countries: Identifying technological, social, and cultural obstacles to community involvement. GSC Advanced Research and Reviews, 23(2), 61–71. https://doi.org/10.30574/gscarr.2025.23.2.0130
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026). Venture capital investments in artificial intelligence through 2025 (OECD Policy Briefs No. 50). https://doi.org/10.1787/a13752f5-en
Valadez, J. R., & Durán, R. (2007). Redefining the digital divide: Beyond access to computers and the Internet. The High School Journal, 90(3), 31–44. https://doi.org/10.1353/hsj.2007.0013
van Dijk, J. A. G. M. (2017). Digital divide: Impact of access. In P. Rössler, C. A. Hoffner, & L. van Zoonen (Eds.), The International Encyclopedia of Media Effects. Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118783764.wbieme0043
