Kína 12 000 „elavult” diplomát adó képzést szüntet meg, és 10 200 AI-hoz és robotikához kötődőt indít – meg kell felelni az új világnak

Miközben a világ többi része még azzal az elméleti feladvánnyal küzd, hogy az oktatásnak hogyan kellene változnia a mesterséges intelligencia korában, Kína cselekszik: arra fogad, hogy az egyetemeknek gyorsan változniuk kell. A kínai egyetemi reform nem egyedi eset, hanem egy szélesebb, az AI-korszakhoz illeszkedő átalakítási hullám része.

Xu Sihan, egy pekingi irodalom szakos posztgraduális hallgató, 2024-ben szembesült a kellemetlen felismeréssel: amikor a saját, egyetemi évei alatt készített klasszikus kínai irodalmi fordításait egy AI által generált fordítással hasonlította össze, nem tudta megkülönböztetni a kettőt.

Már képtelen voltam különbséget tenni az emberi és az AI által készített műfordítás között

– mondja a China Daily-nek. A megrázkódtatás karrierváltásra sarkallta: professzorától kért tanácsot, majd AI-ipar felé fordult – ma egy techcég AI-termékmenedzsereként dolgozik. Az ő története csak egy a sok közül, amelyek azt illusztrálják, mi zajlik most Kína felsőoktatásában.

Kína az elmúlt négy évben több mint 12 000 alapképzési programot szüntetett meg egy átfogó reform keretében, amely az ország egyetemi kurzusainak több mint 30 százalékát érinti. A megszorítások leginkább a művészetek, a humán tudományok, az idegen nyelvek és a menedzsment területén érvényesültek – azokon a területeken, amelyeket Peking most vagy túltelítettnek, vagy a gazdaság irányától „elrugaszkodottnak” tart.

Félreérthetetlen üzenet az államtól

A változás súlyos kérdéseket vet fel a humán- és társadalomtudományok kínai felsőoktatásban betöltött hosszú távú szerepével kapcsolatban, miközben egyre nagyobb a nyomás olyan, műszaki területeken munkaképes diplomások képzésére, akikre a gazdaságnak valóban szüksége van.

A kínai Oktatási Minisztérium adatai szerint „2021 és 2025 között Kína felsőoktatási intézményei 12 200 alapképzési programot vontak vissza vagy függesztettek fel, miközben 10 200 újat vezettek be, ami azt jelenti, hogy az ország egyetemi programjainak több mint 30 százalékát kiigazították”.

Az üzenet világos: az ország több AI mérnököt, robotikai szakembert, félvezető-szakértőt és fejlett gyártási mérnököt szeretne – és kevesebb diplomást olyan területeken, amelyeket a döntéshozók telítettnek vagy a munkaerőpiaci kereslettel összhangban nem állónak tartanak.

A lépés olyan időszakban történik, amikor Kína vezető pozíció megszerzésére törekszik a mesterséges intelligencia és más csúcstechnológiai iparágak terén, miközben egyre többen aggódnak a diplomások elhelyezkedési lehetőségei miatt: a South China Morning Post szerint a fiatal munkanélküliek aránya az elmúlt hónapokban 16 százalék felett maradt, és 2026-ban várhatóan több mint 12,7 millió friss diplomás lép be Kína munkaerőpiacára.

Az AI gyorsan alakít át egész szakmákat – ez nem csak elvont statisztikákban, hanem nagyon konkrét, személyes döntésekben is látható.

A Sanghaji Tudományos és Technológiai Egyetem idén felfüggesztette a felvételt terméktervezési programjára, miután a kar arra a következtetésre jutott, hogy a mesterséges intelligencia átalakítja a terület számos hagyományos feladatát.

„A mesterséges intelligencia gyors fejlődése súlyosan érintette a terméktervezést. Számos alapvető feladatot, például a modellezést és a renderelést, ma már az AI képes elvégezni” – mondja a szak egyik frissen végzett hallgatója, aki névtelenül szólalt meg.

Hasonló átalakulás megy a média- és kommunikációs képzésekben

A Kínai Kommunikációs Egyetem (Communication University of China), az ország egyik vezető média- és művészeti egyeteme, 2025-ben öt művészeti szakot szüntetett meg – fotográfiát, képregényt, vizuális kommunikációs designt, új médiaművészetet és divattervezést –, helyettük pedig három, következetesen „intelligens” jelzővel ellátott új programot indított: intelligens képalkotó művészetet, intelligens audiovizuális mérnöki képzést és intelligens mérnöki-kreatív tervezést.

Az egyetem vezetője, Liao Xiangzhong a Nemzeti Népi Gyűlés és a Kínai Népi Politikai Konzultatív Tanács közös márciusi ülésszakán úgy fogalmazott: a jövő az „ember-gép együttműködés” kora lesz, és „a hagyományos fotó szak már nem létezhet önálló diszciplínaként”, mert „ma már mindenki készíthet intézményi háttér nélkül tartalmakat (self-media creator and recorder)”.

Az érintett hallgatók a Sixth Tone sanghaji lap szerint nem voltak túlságosan meglepve:

„Csak felsóhajtottunk a hírre (…). Számomra az AI használata egyszerűen egy másik alkotói eszközre váltás. Inkább az számít, hogyan gondolkodom” – válaszolja egy fotószakos hallgató. Egy vizuális kommunikáció dizájn szakon végzett hallgató ugyanakkor árnyaltabb képet adott: „Ahogy a technológia fejlődik, a tudományterületeknek is fejlődniük kell. De az új technológiák okozta problémákat magán a területen belül kellene megoldani, nem úgy, hogy egyszerűen megszüntetjük a szakot.” (Mindkét diák – a sanghaji és a pekingi is – csak névtelenül volt hajlandó nyilatkozni.)

Az egyetem a fenti, kifejezetten kreatív szakok mellett az operatőri képzést is összevonta a szélesebb film- és televíziós produkciós programmal – ez a tartalomkészítés megváltozott igényeit tükrözi, mivel a rövid videók, az élő közvetítések és a digitális platformok alapjaiban írták át a gyártási munkafolyamatokat. Song Song, egy 2012-ben végzett videós szerint a hagyományos képzési modellek már nem felelnek meg az iparági valóságnak:

Az élő közvetítések és a rövid videók térnyerésével az operatőrökkel szembeni követelmények teljesen eltérnek a hagyományos televíziós híradásokétól… Az oktatásban bekövetkező változások feltétlenül szükségesek.

Nem mindenki éli meg veszteségként

Du Xingjian, aki médiatudományi szakon szerzett diplomát, 2020-ban lépett be a techszektorba – akkoriban még adatproduktmenedzserként a Meituannál –, és mára saját mesterséges intelligencia-startupot épít.

Ő „pragmatikus AI”-nak nevezi a megközelítését: nem a trendkövetés, hanem a konkrét munkafolyamat-problémák megoldása a célja – ilyen, amikor élő közvetítésekből rövid videókat vág AI segítségével, vagy termékadatokat elemez vele. Szerinte sokan „szeretnek új AI-tudást tanulni, de nehezen tudják azt a saját munkájukhoz kötni”. Ezért azt tanácsolja, hogy az emberek a napi feladataikból induljanak ki, ne a legújabb trendeket kergessék.

Du esete nem egyedi: a kínai közösségi médiában a „humán szakból kódolásba” hashtag már több mint 44 millió megtekintést gyűjtött, és olyan fiatalok osztják meg sikertörténeteiket alatta, mint a menedzsment szakos Chen Liuyang, aki eljutott a ByteDance AI-produktmenedzseri pozíciójáig – minden informatikai háttér nélkül.

Mások szerint nem az egyik szak lecserélése a másikra a megoldás

Chu Zhaohui, a Nemzeti Oktatástudományi Intézet vezető kutatója szerint rugalmasabb akadémiai struktúrákra lenne szükség, amelyek lehetővé tennék a hallgatóknak, hogy „személyes érdeklődésük, egyéni erősségeik és a különböző karrierutak iránti igényük alapján válasszanak kurzusokat, így saját, egyedi szellemi profilt építsenek” – ahelyett, hogy egy merev szakot egy másik, ugyanilyen merev szakra cserélnének. Véleménye szerint a hagyományos diplomapályák egyre nehezebben tudnak lépést tartani a mesterséges intelligencia és az automatizálás által átformált munkaerőpiaccal – néhány most megszüntetett szak maga is csak néhány éves volt, egy korábbi átszervezési hullám eredményeként született.

A szülők is hasonló következtetésekre jutnak. Vincent Zhao, 48 éves pekingi médiagyártó cég tulajdonosa, azt tanácsolta lányának, aki tavaly kezdte meg egyetemi tanulmányait, hogy statisztikát és adatkormányzást tanuljon.

Az „adatkormányzás” (data governance) viszonylag új, de gyorsan felfutó szakterület, amely azzal foglalkozik, hogy egy szervezet (cég, állam, intézmény) hogyan kezeli, strukturálja, védi és teszi megbízhatóvá a saját adatait. Konkrétan ide tartozik többek között: ki férhet hozzá, milyen adatokhoz és milyen feltételekkel; hogyan biztosítják az adatok pontosságát és minőségét (hogy ne legyen tele hibás, duplikált vagy elavult bejegyzésekkel); hogyan felelnek meg az adatvédelmi és egyéb jogi előírásoknak (Kínában is van saját adatbiztonsági törvény, az EU-ban ez a GDPR); ki a „felelős” egy adott adatkészletért egy nagy cégen belül; és hogyan kezelik az adatok teljes életciklusát a létrejöttüktől a törlésükig. Érdemes elkülöníteni a vele rokon, gyakran összekevert adattudománytól (data science), amely az adatokból következtetéseket, mintákat és predikciókat von le.

Vincent Zhao lánya tehát nem egy szűk, technikai szakra ment (mint a gépi tanulás vagy az adattudomány), hanem olyan irányba, ami a statisztikai alapokat ötvözi azzal, hogy az AI-korban szinte minden iparágban kell valaki, aki az adatok „rendjéért” felel.

Az átszervezés a kínai akadémiai kínálat átalakítására irányuló korábbi erőfeszítésekre épül. Új, mesterséges intelligenciára fókuszáló szakok jelennek meg folyamatosan, beleértve a kilenc egyetemen indított megtestesült intelligencia (embodied intelligence) programokat, amelyek az AI rendszereket fizikai gépekkel – robotokkal, intelligens eszközökkel – kívánják összekapcsolni, és amelyeket sok kutató a jövőbeli fejlődés egyik fő frontvonalának tekint. Más új szakok félvezetőkhöz, kvantumtechnológiákhoz, megújuló energiához és fejlett anyagtudományhoz kötődnek – mindegyik olyan terület, ahol Kína csökkenteni szeretné a külföldi technológiától való függését.