A mesterséges intelligencia használatának kérdései az Európai Iskolák intézményi gyakorlatában

 

A 2025-és év számomra a mesterséges intelligencia oktatási integrációjával való intenzív foglalatosság jegyében telt el. Január és február az MI kari bevezetésére való felkészülés ideje volt: ekkor készítettük elő a márciusban hatályba lépő szabályozást, s azokat az oktatóknak, hallgatóknak szóló tananyagokat, melyek a szakszerű, jogszerű és etikus használat feltételrendszerének megismertetését kívánták használni. Márciusban elindult a képzés, mely rendkívül fontos visszajelzéseket hozott – s olyan következtetések levonásának lehetőségét, melyek hasznosítása más területen is elképzelhetőnek tűnt. A nyári hónapokban így készült el az MI közoktatási bevezetését támogatni kívánó szakértői koncepció, mely a Modern Iskola portálon megjelent cikksorozatban, és annak lezárásaként a tanároknak szóló, szabadon letölthető kézikönyv formájában öltött testet. E koncepcióval a szerzői célja kezdettől az volt, hogy a generatív mesterséges intelligencia iskolai jelenlétére jogilag és pedagógiailag egyaránt megalapozott, intézményileg pedig működőképes választ adjon. Olyan referenciakeretre volt szükség, amely egyszerre felel meg az európai jogi környezetnek, az oktatás sajátos felelősségi viszonyainak és a tanulói-tanári gyakorlat realitásainak. Elméleti oldalon koncepció a nemzetközi szervezetek (OECD, UNESCO, Európai Bizttság) az MI oktatási felhasználására vonatkozó dokumentumaira támaszkodott – ezek közül az egyik legfontosabbnak az Európai Iskolák a mesterséges intelligencia használatára vonatkozó keretrendszere és iránymutatása bizonyult. Nem csak szakmai és jogi kereteket biztosítanak a problémák rendszerszintű végig gondolásához, de gyakorlati megoldásokat is javasol. Az idei év utolsó blogbejegyzésében ezeket szeretnénk bemutatni.

Az Európai Iskolák (European Schools, Schola Europaea) sajátos, az európai oktatási térben egyedülálló intézményrendszert alkotnak. Létrejöttük szorosan kapcsolódik az európai integráció történetéhez: az első Európai Iskolát 1953-ban alapították Luxemburgban abból a célból, hogy az akkor formálódó európai közösségek tisztviselőinek gyermekei anyanyelvükön, ugyanakkor egységes európai keretben részesülhessenek oktatásban. Az intézményrendszer azóta fokozatosan bővült, és ma több tagállamban működő, nemzetközi jogi státusszal rendelkező iskolahálózatot jelent.

Az Európai Iskolák elsődleges szerepe kezdetben az volt, hogy az Európai Unió intézményeiben dolgozó alkalmazottak gyermekei számára biztosítsanak magas színvonalú, többnyelvű és kulturálisan integrált oktatást. A jelenleg már 14 országban (hazánk nincs köztük), 24 intézményben igénybe vehető oktatás az óvodától az érettségiig terjed, és csúcspontja az Európai Érettségi (European Baccalaureate), amelyet valamennyi EU-tagállam automatikusan elismer. Ez az érettségi nemcsak formális végzettség, hanem egy olyan pedagógiai modell lenyomata, amely a nyelvi sokszínűséget, az európai identitást és az akadémiai mobilitást egyszerre támogatja.

Szervezeti szempontból az Európai Iskolák nem nemzeti alárendeltségben működnek, hanem saját irányítási struktúrával rendelkeznek. A legfőbb döntéshozó szerv a Kormányzótanács (Board of Governors), amelyben a tagállamok oktatási minisztereinek képviselői, az Európai Bizottság és más érintett intézmények delegáltjai vesznek részt. Ez a testület határozza meg az oktatáspolitikai irányokat, a tanterveket, az értékelési rendszert és a stratégiai dokumentumokat. A központi koordinációt az Európai Iskolák Főtitkársága (Office of the Secretary-General) látja el, amely biztosítja az egységes szakmai, jogi és pedagógiai működést.

Az Európai Iskolák súlya az európai oktatási rendszerben nem a tanulólétszámból, hanem normateremtő szerepükből fakad. Bár az intézmények elsősorban egy speciális tanulói kört szolgálnak ki, pedagógiai és szabályozási dokumentumaik – például a digitális kompetenciák, a szummatív értékelés, vagy legutóbb  a generatív mesterséges intelligencia oktatási felhasználásának keretrendszere az Európai Iskolákban vagy a generatív mesterséges intelligencia oktatási használatára vonatkozó iránymutatások – gyakran referenciapontként szolgálnak nemzeti rendszerek számára is. Mindemögött ott áll az Európai Iskolák saját, az öt kompetenciaterületre és huszonegy alkompetenciára európai digitális kompetenciakeretet követő (DigComp, 2017, 2025: DigComp 3.0, 5. kiadás) alapuló, 2020-ban elfogadott referenciakerete. Az Európai Iskolák ebben az értelemben laboratóriumként működnek: olyan megoldásokat dolgoznak ki, amelyek egyszerre felelnek meg az uniós jogi környezetnek és a pedagógiai innováció követelményeinek.

A keretrendszer szemléleti alapjai és stratégiai célrendszere: hogyan látja a European Schools a generatív MI-t helyét az oktatásban?

A szervezet mesterséges intelligenciával kapcsolatos álláspontját két, egymásra épülő dokumentum rögzíti. A generatív mesterséges intelligencia oktatási felhasználásának keretrendszere az Európai Iskolákban elvi keretrendszert ad, amely az MI emberközpontú, jogszerű, etikus és tanulást támogató alkalmazását hangsúlyozza. A generatív mesterséges intelligencia oktatási használatára vonatkozó iránymutatások ezt jogi és pedagógiai szabályokra bontják, részletezve a GDPR, az EU AI Act, az átláthatóság, a felelősség és a tanulói használat korlátait. Az Európai Iskolák megközelítése pedagógiai szempontból megalapozott, normatív, ugyanakkor óvatos - és már csak magas szintű szakmaisága miatt is irányadó lehet az európai oktatás számára.

A Keretrendszer nem technológiai útmutatóként, hanem stratégiai-szemléleti keretként határozza meg a generatív mesterséges intelligencia helyét az oktatásban. Kiindulópontja annak egyértelmű felismerése, hogy a generatív MI nem fokozatosan bevezethető innováció, hanem már most széles körben hozzáférhető, a tanulói és oktatói gondolkodási gyakorlatokat átalakító tényező. A dokumentum ebből fakadóan nem azt vizsgálja, hogy „szabad-e” használni a generatív MI-t, hanem azt, hogy milyen elvek mentén, milyen intézményi felelősséggel és milyen pedagógiai célok érdekében illeszthető be az oktatás világába.

A keretrendszer szemléletének egyik meghatározó eleme, hogy a generatív MI-t általános célú technológiaként (general purpose technology) értelmezi, hasonló, „történeti” jelentőséget tulajdonítva neki, mint korábban az elektromosságnak vagy az információs technológiáknak. Ez a párhuzam egyszerre figyelmeztet és relativizál: a dokumentum elismeri a technológia transzformatív potenciálját, ugyanakkor hangsúlyozza a vele kapcsolatos túlzó várakozások és mítoszok veszélyeit. A generatív MI jelenlegi fejlettségi szintjét következetesen az „egyenetlen határvidék” (jagged frontier) metaforájával írja le, utalva arra, hogy bizonyos feladatokban kiemelkedően teljesít, más területeken viszont kiszámíthatatlanul hibázik, torzít vagy félrevezető eredményeket produkál.

A dokumentum saját hatókörét - tudatosan - szűken jelöli ki: kizárólag a tanítási-tanulási folyamatokra koncentrál, és nem foglalkozik az iskola egyéb működési területeivel, például az adminisztrációval, a humánerőforrás-gazdálkodással vagy a beszerzésekkel. Ez a fókusz nem hiányosságot jelez, hanem szándékoltan első lépésként jelenik meg egy későbbi, átfogóbb intézményi MI-kormányzás felé. A keretrendszer ezzel azt az üzenetet közvetíti, hogy az oktatás az a terület, ahol a generatív MI legközvetlenebb módon érinti az emberi autonómiát, a gondolkodást és a fejlődést, ezért itt indokolt a legkörültekintőbb szabályozási megközelítés.

A generatív MI oktatási alkalmazásait a dokumentum három, egymással részben átfedő dimenzióban értelmezi: tanulót támogató, tanárt támogató és rendszerszintű alkalmazásokként. Ez a felosztás nem technológiai, hanem funkcionális logikát követ, és már önmagában is jelzi, hogy a generatív MI nem kizárólag „tanulói eszköz”, hanem az egész oktatási ökoszisztémát érintő tényező. Ugyanakkor a keretrendszer hangsúlyosan rögzíti, hogy a tanulók közvetlen eszközhasználata jelenleg nem engedélyezett, mivel a szükséges jogi és intézményi feltételek még az Európai Iskolákban nem állnak rendelkezésre. Ez az álláspont sem pedagógiai bizalmatlanságot, hanem jogi és intézményi felelősségtudatot tükröz.

A dokumentum célrendszere négy egymással szorosan összekapcsolódó pillérre épül: pedagógiai integráció, jogi megfelelés, etikus és felelős használat, valamint méltányosság és inklúzió. A pedagógiai integráció nem eszközhasználati készségeket jelent, hanem azt, hogy a generatív MI-t reflektíven, tanulási célokhoz kötötten, a tantárgyi tartalom és az MI, mint tanulási téma világos elválasztásával kezeljék. A jogi megfelelés középpontjában az Európai Unió MI rendelete (EU AI Act) és általános adatvédelmi rendelete (GDPR) áll, jelezve, hogy az oktatás sem kivétel az uniós szabályozás alól. Az etikai dimenzió a biztonság, az átláthatóság és a fenntarthatóság kérdéseit integrálja, míg az inklúzió hangsúlyozása arra utal, hogy a generatív MI alkalmazása nem növelheti az oktatási egyenlőtlenségeket.

Alapelvek és működési követelmények: hogyan fordítja le a keretrendszer az MI-használatot intézményi felelősséggé?

A keretrendszer második értelmezési szintje ott bontakozik ki igazán, ahol az általános célkitűzések konkrét alapelvekké és működési elvárásokká válnak. A Framework ezen a ponton már nem stratégiai víziót, hanem normatív iránytűt ad az intézmények kezébe: azt rögzíti, hogy a generatív mesterséges intelligencia milyen feltételek mellett, milyen határok között és milyen emberi kontroll alatt jelenhet meg az oktatási gyakorlatban. A dokumentum egyik legfontosabb sajátossága, hogy az MI-t következetesen nem autonóm cselekvőként, hanem emberi döntések által közvetített eszközként kezeli, amelynek használata mindig elszámoltatható személyekhez és intézményi szereplőkhöz kötődik.

A tanítás és tanulás dimenziójában a keretrendszer alapvetése, hogy a generatív MI kizárólag támogató és kiegészítő szerepet tölthet be. A dokumentum világosan kimondja: az MI akkor szolgálja az oktatás céljait, ha nem csökkenti a tanuláshoz szükséges erőfeszítést, nem kínál „rövid utakat” a megértés megkerülésére, és nem kelt hamis kompetenciaérzetet a tanulókban. Ez az elv szorosan kapcsolódik a korábban már említett jagged frontier szemlélethez: mivel a generatív MI válaszai gyakran meggyőzőek, de nem feltétlenül igazak vagy konzisztens logikájúak, használatuk csak kritikai gondolkodással és tantárgyi tudással alátámasztva értelmezhető. A keretrendszer ezért a generatív MI-t nem tudásforrásként, hanem tanulási katalizátorként közelíti meg.

A tanulói MI-használat kérdésében a dokumentum következetesen jogi és intézményi logikát érvényesít. Bár elismeri, hogy a tanulók a mindennapi életben már intenzíven találkoznak generatív MI-eszközökkel, az iskolai környezetben történő közvetlen használatot jelenleg nem engedélyezi. Ennek oka nem pedagógiai bizalmatlanság, hanem az, hogy a European Schools rendszerében még nem állnak rendelkezésre azok a jóváhagyott eszközök, adatvédelmi garanciák és jogi feltételek, amelyek a tanulók biztonságos és jogszerű használatát lehetővé tennék. Ugyanakkor a keretrendszer hangsúlyozza, hogy a tanulók MI-vel kapcsolatos tudatosítása és oktatása legitim és szükséges pedagógiai cél, amely a digitális kompetencia fejlesztésének része.

Külön súlyt kapnak a humán, társadalmi és környezeti dimenziók, amelyek révén a dokumentum túllép a szűken vett pedagógiai kérdéseken. A generatív MI használata nem lehet közömbös a tanulók jólléte, pszichés biztonsága és fejlődési sajátosságai iránt. A keretrendszer kimondja, hogy az MI alkalmazásának illeszkednie kell az életkori sajátosságokhoz, és nem sértheti az emberi méltóságot vagy autonómiát. Emellett hangsúlyosan jelenik meg a sokszínűség és elfogultságmentesség kérdése: a generatív MI modellek képesek meglévő társadalmi torzításokat újratermelni, ezért az iskolai használat során tudatosan törekedni kell ezek felismerésére és ellensúlyozására.

A fenntarthatóság és környezeti felelősség szintén az alapelvek közé emelkedik. A dokumentum világossá teszi, hogy a generatív MI jelentős energia- és erőforrás-igénnyel működik, ezért az iskolai közösségeknek mérlegelniük kell a használat indokoltságát és arányosságát. Ez az elem ritkán jelenik meg az oktatási MI-diskurzusban, itt azonban szervesen kapcsolódik az európai oktatáspolitika tágabb fenntarthatósági céljaihoz.

A keretrendszer egyik legmarkánsabb eleme az átláthatóság és elszámoltathatóság követelménye. A generatív MI alkalmazása nem maradhat „láthatatlan infrastruktúra”: az érintetteknek – pedagógusoknak, tanulóknak, szülőknek – tudniuk kell, mikor, milyen célból és milyen hatással van jelen az MI az oktatási folyamatokban. Az emberi döntéshozatal elsődlegessége végig hangsúlyos marad: a dokumentum kimondja, hogy az MI által támogatott döntésekért mindig emberi szereplők viselik a felelősséget, legyen szó értékelésről, tanulásszervezésről vagy intézményi működésről.

Végül a jogi, adatvédelmi és biztonsági megfelelés összefoglalja mindazt, ami a keretrendszer egészét meghatározza. A GDPR és az EU MI rendelete nem háttérhivatkozásként, hanem aktív működési feltételként jelenik meg. A generatív MI nem dolgozhat személyes adatokkal engedély nélkül, nem használhatók belső dokumentumok, és sem pedagógusok, sem tanulók nem léphetnek át a fejlesztői szerepbe, mert az új jogi státuszt és kockázatokat teremtene. A keretrendszer ezzel világos üzenetet fogalmaz meg: a generatív mesterséges intelligencia oktatási használata nem technológiai szabadság, hanem jogilag és etikailag körülhatárolt intézményi gyakorlat.

E két dokumentum együtt egy koherens, óvatos, mégis előremutató szabályozási modellt alkot, amely nem eszközlistát ad, hanem intézményi gondolkodási keretet az MI felelős iskolai integrációjához.

A dokumentum intézményi és szabályozási kontextusa: miért született meg, és mihez viszonyul?

A második dokumentum a Legal and pedagogical guidelines for the educational use of generative artificial intelligence in the European Schools a keretrendszert már konkrét jogi és pedagógiai szabályokká bontja le. Részletesen tárgyalja a GDPR és az EU AI Act alkalmazását, a tanulói MI-használat jelenlegi korlátozását, az adatvédelem és szerzői jog kérdéseit, valamint a pedagógusok felelősségét és az átlátható MI-használat követelményét.

Alapvető megközelítését nem a technológiai optimizmus, hanem kifejezetten kockázatkezelési és felelősségi logika vezérli. A generatív MI-t nem taneszközként, hanem potenciális beavatkozási pontként kezeli az oktatás érzékeny rendszerében. Ez a megközelítés eltér attól, amely sok nemzeti oktatáspolitikában – így időnként Magyarországon is – megjelenik, és elsősorban az innovációs lehetőségeket hangsúlyozza, az oktatatás terén pedig legtovább kompetenciakövelmények   feltérképezéséig  el, miközben az MI oktatási célú használatának intézményi feltételei (ide értve a tanárok felkészítését is) és a működési keretfeltételek (az iskolai szabályozásba való beillesztés) még távlatilag sem kerülnek meghatározásra. A European Schools szemlélete ezzel szemben abból indul ki, hogy az oktatás alapjogokat érintő közszolgáltatás, ezért minden MI-használatot először jogi, adatvédelmi és intézményi oldalról kell legitimálni.

A dokumentum tekintettel volt az EU MI rendelete (EU AI Act) 2024-es, majd ezt követően szakaszosan hatályba lépő rendelkezéseire, és már annak fogalomkészletével és kockázati logikájában dolgozik. A szöveg következetesen megkülönbözteti az MI fejlesztőjét (AI provider – MI-szolgáltató) és az MI alkalmazóját (AI deployer – MI-felhasználó, üzemeltető), és egyértelművé teszi, hogy az iskolák – beleértve a tanárokat és az intézményvezetést – kizárólag az utóbbi szerepkörben jelenhetnek meg. Ez nem pusztán jogtechnikai kérdés: azt is jelenti, hogy az iskola nem kísérleti labor, hanem felelős közintézmény, amelynek működése során kerülni kell minden olyan helyzetet, amely új jogi státuszt vagy többletfelelősséget keletkeztetne.

A Guidelines sem statikus szabályrendszerként fogja fel saját szerepét. Kifejezetten rögzíti, hogy a generatív MI gyors fejlődése miatt folyamatos frissítésre és intézményi tanulásra van szükség, amelyet a European Schools központi szervezete koordinál. Ez a „living document” jelleg a magyar oktatási szabályozási gyakorlat számára is tanulságos lehet, hiszen rámutat arra, hogy az MI-hez kapcsolódó normák nem egyszeri döntések, hanem iteratív, reflexív folyamatok eredményei, s melyeknek a jövőben is igazodniuk kell az MI használat mindenkori iskolai használatának keretrendszereihez.

Jogi keretek és felelősségi logika: adatvédelem, MI-kockázatok és intézményi szerephatárok

A dokumentum második nagy értelmezési pillére a jogi iránymutatások rendszere, amely nem pusztán jogszabályi kivonatként, hanem intézményi működési logikaként jelenik meg. A European Schools megközelítése abból az alapfeltevésből indul ki, hogy a generatív mesterséges intelligencia oktatási alkalmazása nem pedagógiai kérdéssel kezdődik, hanem jogival. Ez a sorrendiség önmagában is jelentős eltérést mutat számos jelenlegi iskolai diskurzustól, ahol az MI először, mint módszertani „eszköz” jelenik meg, és csak utólag vetül rá a jogi megfelelés igénye. A dokumentum ezzel szemben fordított logikát követ: előbb jogállami keretek, majd azon belül értelmezhető pedagógiai mozgástér.

A jogi fejezet központi tengelyét két, a tagállamokban közvetlenül érvényesülő uniós szabályozás adja: az Általános Adatvédelmi Rendelet és az MI rendelet. A Guidelines hangsúlyozza, hogy a generatív MI használata szinte mindig együtt jár adatkezelési kockázatokkal, még akkor is, ha a felhasználó ezt nem érzékeli tudatosan. Különösen fontos megállapítás, hogy nemcsak személyes adat, hanem minden nem nyilvános intézményi információ (belső dokumentum, tanulói munka, e-mail, jegyzőkönyv) bevitele jogsértő lehet, függetlenül attól, hogy az adat „ártalmatlannak” tűnik-e.

A GDPR értelmezése a dokumentumban kifejezetten konzervatív, ami oktatási környezetben indokoltnak tekinthető. A szöveg egyértelművé teszi, hogy az MI-szolgáltatók adatkezelési gyakorlata – különösen a tanítási célú adatfelhasználás – nem átlátható és nem kontrollálható az iskola részéről. Ezért az a pedagógiai gyakorlat, amely például tanulói dolgozatokat, fogalmazásokat vagy akár anonimizáltnak vélt tanulói adatokat tölt fel nyilvános MI-eszközökbe, intézményi szinten is kockázatos. A dokumentum ezen a ponton nem hagy teret egyéni mérlegelésnek: a felelősség nem a tanár „jó szándékán”, hanem a rendszer strukturális kockázatain múlik.

Az MI rendelet beemelése ennél is erőteljesebb szemléleti váltást hoz. A dokumentum részletesen bemutatja az MI-rendszerek kockázatalapú osztályozását (elfogadhatatlan, nagy, korlátozott és minimális kockázat), és világossá teszi, hogy az oktatásban alkalmazott MI-megoldások jelentős része magas kockázatú rendszernek minősülhet. Ide tartoznak különösen azok az alkalmazások, amelyek tanulók felvételéről, besorolásáról, értékeléséről vagy viselkedésének megfigyeléséről döntenek, illetve ilyen döntéseket támogatnak. A dokumentum implicit módon azt az üzenetet közvetíti, hogy az oktatás nem semleges terep, hanem olyan környezet, ahol az MI közvetlenül érinti az egyének alapjogait és jövőbeni esélyeit.

Ebből következik az egyik legfontosabb intézményi önkorlátozás: a generatív MI fejlesztésének tilalma az iskolákon belül. A European Schools kimondja, hogy az intézmény és dolgozói nem léphetnek át az MI-alkalmazó (deployer) szerepköréből az MI-fejlesztő (provider) szerepkörébe. Ez nem technológiai tiltás, hanem jogi státuszkérdés: a fejlesztői szerep olyan felelősségi, megfelelési és elszámoltathatósági kötelezettségekkel jár, amelyek egy oktatási intézmény számára nem vállalhatók. Ez a megkülönböztetés különösen releváns lehet magyar kontextusban is, ahol egyre több intézmény kísérletezik „saját MI-megoldásokkal”, gyakran a jogi következmények teljes átgondolása nélkül.

A tanulók generatív MI-használatának korlátozása szintén ebből a felelősségi logikából következik. A dokumentum nem morális, hanem védelmi érvelést alkalmaz: a tanulók kiszolgáltatottabbak adatvédelmi, pszichológiai és értékelési szempontból, ezért használatuk csak intézményi jóváhagyással, világos szabályok mellett képzelhető el. A jelenlegi helyzetben, az iskolai használatra hivatalosan jóváhagyott eszközök hiányában a tanulói MI-használat alapvetően tiltott, miközben az oktatók számára megengedett, de szigorúan szabályozott.

Pedagógiai iránymutatások és tanulásszervezési dilemmák: mit kezdhet az iskola a generatív MI-vel akkor, ha a diák nem használhatja?

A dokumentum pedagógiai fejezete első olvasásra paradox helyzetet rögzít: miközben a tanulók generatív mesterséges intelligenciát csak kivételes, intézményileg jóváhagyott esetekben használhatnak, az iskola és a pedagógus számára mégis megkerülhetetlenné válik, hogy tanulási-tanítási kontextusba helyezze ezt a technológiát. A szöveg egyik legnagyobb érdeme, hogy nem próbálja feloldani ezt az ellentmondást, hanem nyíltan vállalja: a jelenlegi szabályozási és technológiai környezetben az oktatás feladata nem az eszközhasználat, hanem a kritikai viszony kialakítása.

A generatív MI nem „digitális taneszköz”, hanem olyan kognitív és kulturális környezeti tényező, amely akkor is hat a tanulók gondolkodására, ha az iskola falain belül formálisan tiltott. A dokumentum expliciten kimondja, hogy a tanulók tömegesen találkoznak és dolgoznak MI-eszközökkel az iskolarendszeren kívül, felügyelet és értelmezési keretek nélkül. Ezért az iskola felelőssége nem az, hogy ezt a valóságot ignorálja, hanem hogy értelmezési, reflektív és etikai keretet adjon hozzá. Ez a megközelítés különösen releváns a magyar köznevelés számára is, ahol a „tiltás vagy engedélyezés” dichotómiája gyakran elfedi a mélyebb pedagógiai kérdéseket.

A Guidelines egyik hangsúlyos eleme a „No brain, no gain” elv, amely pedagógiai szempontból a generatív MI-hez való viszony magját képezi. A szöveg következetesen amellett érvel, hogy a tanulás nem delegálható technológiára anélkül, hogy az ne rombolná a kognitív erőfeszítéshez kötődő tanulási folyamatokat. A generatív MI gyors, magabiztos és gyakran meggyőző válaszai elfedhetik azt a tényt, hogy a tanulás lényege nem a produktum, hanem az ahhoz vezető gondolkodási út. A pedagógiai kockázat itt nem elsősorban a „csalás”, hanem az, hogy a tanulók külső kognitív mankóra szoknak rá, miközben nem alakul ki a forráskritika, az ellenőrzés és az önálló problémamegoldás képessége.

Ebből következik a dokumentum kritikus álláspontja az ellenőrizetlen, felügyelet nélküli értékelési helyzetekkel kapcsolatban. A szöveg egyértelműen kimondja, hogy azok az otthoni vagy nem felügyelt feladatok, amelyeknél a pedagógus nem tudja garantálni az önálló munkavégzést, nem alkalmasak megbízható értékelésre egy MI-vel telített környezetben. Ez a megállapítás messzemenő következményekkel jár az értékelési kultúrára nézve: nem technikai alapú MI-ellenőrző eszközök használatát ajánlja, hanem értékelési újragondolást. A dokumentum hangsúlya szerint nincs megbízható MI-detektor, és ennek belátása nem kudarc, hanem pedagógiai realitás.

A pedagógiai fejezet jelentős része foglalkozik a kritikai elemzés tanításával, mint legitim MI-pedagógiai céllal. Még akkor is, ha a tanulók nem használhatják aktívan az MI-eszközöket, a pedagógus felhasználhat MI által generált szövegeket, képeket vagy válaszokat elemzési alapanyagként. Ez lehetőséget teremt a forráskritika, a torzítások (bias), a tévedések és hallucinációk azonosítására. A dokumentum ezen a ponton kifejezetten konstruktív: a generatív MI hibáit nem eltitkolandó veszélyként, hanem tanulási alkalomként értelmezi.

Külön figyelmet érdemel az a rész, amely a félrevezető és manipulált tartalmak – például deepfake-ek – pedagógiai kezelésével foglalkozik. A dokumentum nem technikai védekezést, hanem etikai és empatikus nevelést hangsúlyoz, felismerve, hogy a mesterségesen előállított tartalmak pszichológiai és társadalmi károkat is okozhatnak. Ez a megközelítés illeszkedik azokhoz a nemzetközi keretrendszerekhez – például az UNESCO ajánlásaihoz –, amelyek az MI-vel kapcsolatos kompetenciákat nem digitális készségek, hanem állampolgári és morális képességek részeként értelmezik.

A pedagógiai blokk tehát nem módszertani recepteket ad, hanem a pedagógiai önreflexiót szeretné támogatni. Felfogásában a generatív mesterséges intelligencia nem tanítási segédeszközként, hanem olyan kihívásként jelenik meg, amely az értékelés, a tanulásszervezés és a tanári szerep újragondolását teszi szükségessé. A dokumentum legfontosabb üzenete talán az, hogy az iskola akkor jár el felelősen, ha nem technológiát tanít, hanem gondolkodási kereteket alakít ki egy technológiával átszőtt világban.

Átláthatóság, intézményi kultúra és hosszú távú tanulságok: mit üzen a dokumentum az európai és a magyar oktatás jövőjéről?

A dokumentum záró értelmezési rétege túlmutat a konkrét jogi és pedagógiai előírásokon, és egy intézményi kultúraváltás körvonalait rajzolja meg. A generatív mesterséges intelligencia itt már nem, mint technológiai újdonság jelenik meg, hanem mint olyan strukturális kihívás, amely az iskola működésének alapfogalmait – felelősség, átláthatóság, szakmai autonómia – érinti. A dokumentum egyik legfontosabb üzenete, hogy az MI nem kezelhető elszigetelt „digitális kérdésként”: beépül az intézményi döntéshozatalba, a tanári szakmai identitásba és a tanulókkal való bizalmi viszonyba is.

Ennek a szemléletnek kulcseleme a transzparencia követelménye. A dokumentum egyértelműen rögzíti, hogy minden olyan esetben, amikor a pedagógus vagy az intézmény generatív MI-t használ, ezt láthatóvá kell tenni az érintettek számára. Az AI-assisted (MI által támogatott) megjelölés nem adminisztratív formalitásként jelenik meg, hanem a szakmai tisztesség és elszámoltathatóság részévé válik. Ez a megközelítés fontos ellenpontja annak a gyakorlatnak, amely az MI-használatot rejtett, „háttérben zajló” tevékenységként kezeli. A European Schools dokumentuma szerint az MI akkor illeszthető be legitim módon az oktatásba, ha nem elfedi, hanem explicitté teszi az emberi és a gépi hozzájárulás határait.

Ez az átláthatóság azonban nemcsak az egyéni pedagógus szintjén értelmezhető. A dokumentum hangsúlyozza az intézményi felelősség szerepét is: az iskola szervezetként köteles világos belső szabályokat, döntési mechanizmusokat és tájékoztatási gyakorlatot kialakítani. Ebben a logikában a generatív MI használata nem egyéni innovációs kérdés, hanem kollektív szakmai döntés eredménye. A tanári autonómia nem szűnik meg, de új kontextusba kerül: az autonómia nem az eszköz szabad megválasztását, hanem a felelős alkalmazás közös normáinak elfogadását jelenti.

Külön figyelmet érdemel a dokumentum azon része, amely az akadémiai integritás kérdését nem technikai, hanem kulturális problémaként kezeli. A generatív MI által előállított tartalmak elterjedése nem egyszerűen a „csalás” új formáját jelenti, hanem az értékelés mögött húzódó bizalmi szerződés átalakulását. A dokumentum világosan kimondja, hogy az oktatás nem építhet arra az illúzióra, hogy a technológia képes lesz minden visszaélést kiszűrni. Ehelyett az értékelésnek, a feladatkijelölésnek és a tanári visszajelzésnek kell alkalmazkodnia egy olyan környezethez, ahol az MI állandó háttérfeltétel.

Ebből a szempontból különösen érdekes a dokumentumban szereplő MI-használati nyilatkozat (AI disclosure template), amely nem büntető, hanem reflexív eszközként jelenik meg. A cél nem az, hogy a tanuló „lebukjon”, hanem hogy tudatosítsa saját munkafolyamatát, és megértse, hol és milyen mértékben támaszkodott MI-támogatásra. Ez a megközelítés összhangban áll a kompetenciaalapú oktatás azon törekvésével, amely a tanulót nem pusztán teljesítmény-, hanem folyamat- és felelősségalapú szereplőként kezeli. Magyar kontextusban ez a szemlélet különösen releváns lehet, hiszen az értékelési kultúra sok esetben még mindig erősen produktumorientált.

A dokumentum hosszú távú üzenete az, hogy a generatív mesterséges intelligencia nem „bevezethető” vagy „kivezethető” az oktatásból. Jelenléte adottság, amelyhez az intézménynek alkalmazkodnia kell, miközben megőrzi alapértékeit. A European Schools megközelítése ebben a tekintetben konzervatív és progresszív egyszerre. Konzervatív abban, hogy védi az alapjogokat, a pedagógiai felelősséget és a tanulási erőfeszítést, és progresszív abban, hogy felismeri, az oktatás nem zárkózhat el a technológiai valóságtól. Nem akkor tölti be jövőformáló hivatását, ha az MI útjába áll, hanem a körülményekhez és lehetőségekhez igazodva mellé áll – vagy sokkal inkább ha elébe megy.

Az írás a mesterséges intelligencia közreműködésével készült. 

A compliance kérdései az EU MI rendeletének összefüggésében: átfogó útmutató a gyakorlat számára francia egyetemektől

 

Az Európai Unió 2024-ben elfogadott mesterséges intelligencia rendelete olyan új jogi környezetet teremt, amelyben a megfelelés nem elméleti kérdés, hanem azonnali intézményi feladat. Az Academic Guide to AI Act Compliance című, 2025 novemberében megjelent nyílt hozzáférésű kézikönyv ezt a gyakorlati kihívást válaszolja meg: hogyan fordíthatók le a rendelet előírásai konkrét szervezeti folyamatokká, felelősségi körökké és dokumentációs kötelezettségekké. A Lyon Catholic University és a University of Artois által gondozott kötet hat tematikus részben vezeti végig az olvasót a megfelelés logikáján. Bemutatja a rendelet szerkezeti felépítését és fogalmi rendszerét, tisztázza az MI-szereplők (provider, deployer) szerepköreit, részletezi a kockázatalapú besorolás mechanizmusát, majd a nagy kockázatú rendszerekhez kapcsolódó követelményeket – a kockázatkezelési rendszertől az adatirányításon és technikai dokumentáción át az emberi felügyeletig. A kötet külön foglalkozik a megfelelőségértékelés és jogérvényesítés intézményi kereteivel, a szankciók logikájával, valamint az MI rendelet és más uniós jogterületek, különösen a GDPR kapcsolatával. Az utolsó rész a hosszú távú végrehajtás kérdéseire koncentrál: hogyan illeszthető a megfelelés a mindennapi intézményi működésbe, és milyen szerepe van a hatósági iránymutatásoknak, a joggyakorlat alakulásának. A Guide nem jogdogmatikai kommentár, hanem compliance-fókuszú kézikönyv, amely abból indul ki, hogy a rendelet hatályos uniós jog, és alkalmazása elkerülhetetlen – ezért minden fejezet arra a kérdésre keresi a választ, hogy a jogszabály miként fordul le intézményi cselekvésre.

Az Európai Unió MI rendeletének Akadémiai Útmutatója a megfelelőséghez (The Academic Guide to AI Act Compliance) című kötet egy 2025-ben közzétett, nyílt hozzáférésű tudományos-szakmai munka, amely Az Európai Unió 2024-ben elfogadott (EU) 2024/1689 rendelete a mesterséges intelligenciáról (AI Act/MI rendelet) gyakorlati értelmezéséhez és végrehajtásához kíván átfogó tudományos igényű útmutatást adni - vállalatok, közintézmények, akadémiai szereplők és civil szervezetek számára. Az Útmutatót, mely egy 2025. februári workshopon elhangzott előadásokra épül, a Lyon Catholic University (UCLy) és a University of Artois gondozta, elkészültét a French National Research Agency (ANR) támogatta a France 2030 – MAIA Project (ANR-22-EXES-0009) keretében.

A szerkesztők Marion Ho-Dac (University of Artois), Cécile Pellegrini (UCLy) és Bernard Long (University of Artois). A tanulmánykötet széles nemzetközi szerzőgárdára épül, jogtudósok, szabályozási és megfelelőségi szakértők közreműködésével. Megalkotásának közvetlen háttere az MI rendelet 2024. augusztus 1-jei hatálybalépése, valamint az ebből fakadó intézményi és vállalati megfelelési bizonytalanság. A kötet célja nem jogdogmatikai kommentár, hanem strukturált, végrehajtás-orientált útmutató a tudományos közösség számára, amely a kockázatalapú szabályozás, az intézményi governance és a compliance-eszközök gyakorlati alkalmazását helyezi középpontba. A munka az Európai Bizottság Digital Omnibus csomagja 2025. november 19-én történő közzététele előtt került lezárásra, amely jelentős fordulatot jelent az EU AI Act eredeti logikájához képest, és természetesen számos helyen érinti a kézikönyvben foglalt értelmezési kérdéseket is. Ezek a változások azonban még elfogadásra várnak, ami akár egy-másfél éves átfutási is időt jelenthet, addig azonban az eredeti törvényszöveg és hatályba lépési időpontok maradnak irányadók.

A Guide bevezető szövege világosan rögzíti, hogy a kötet kézikönyv, nem pedig általános áttekintés vagy elméleti tanulmánygyűjtemény. A szerkesztők a második oldalon szó szerint megfogalmazzák, hogy a könyv több célt szolgál, ezek közül azonban az első és meghatározó az, hogy referenciaként működjön mindazok számára, akik az MI rendelethez kapcsolódó megfelelési és szabályozási feladatokat látnak el. A „guide” és a „handbook” kifejezések ebben az összefüggésben nem oktatási segédanyagot jelölnek, hanem olyan eligazító kézikönyvet, amely abból indul ki, hogy a rendelet hatályos uniós jog, és alkalmazása intézményi szinten elkerülhetetlen. A könyv saját szóhasználata szerint az elemzés a compliance-focused prism mentén halad, vagyis minden fejezet abból a kérdésből indul ki, hogy a jogszabály miként fordul le konkrét kötelezettségekre, felelősségi helyzetekre és szervezeti feladatokra.

A bevezető alapján a Guide címzettjei elsősorban compliance- és szabályozási szerepkörben dolgozó szakemberek, így jogászok, megfelelési felelősök, adatvédelmi és kockázatkezelési szakértők, valamint intézményi vezetők. A szöveg ugyanakkor azt is rögzíti, hogy a könyv elemző keretet kíván nyújtani szakpolitikai szereplőknek, uniós és nemzeti szinten, valamint civil szervezeteknek, és hozzá kíván járulni az akadémiai párbeszédhez is. Ez utóbbi azonban nem elméleti irányból történik, hanem a jelenlegi uniós szabályozási rezsim részletező bemutatásán keresztül. A bevezető szövegéből egyértelműen kiolvasható, hogy a három cél közül a megfelelési funkció az elsődleges, és a továbbiak ehhez igazodva jelennek meg.

A kötet tematikus, más-más szerző munkáját jelentő részekre tagolódik, amelyek egymásra következve követik a megfelelési gondolkodás logikáját. Az első ilyen egység címe Kiindulópont: hogyan érjük el a megfelelést? Kérdések és módszerek (Part I – Getting Started: How to Achieve Compliance – Issues & Methods). Ez a rész nem általános bevezetést kíván adni a mesterséges intelligenciához, és nem is az MI rendelet politikai vagy etikai hátterét tárgyalja, hanem azt a szemléleti és értelmezési alapot teremti meg, amelyre a későbbi, részletező részek épülnek.

Az első rész nyitó tanulmánya az EU MI rendelete dióhéjban (The EU AI Act in a Nutshell) címet viseli. Célja nem az, hogy rövidített formában elmondja a rendelet tartalmát, hanem hogy áttekinthető módon bemutassa annak felépítését és belső logikáját. A szöveg arra koncentrál, hogy az olvasó megértse, milyen szerkezeti egységekből áll az MI rendelet, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a fogalmak, a kockázati kategóriák és a kötelezettségek, és hol vannak azok a pontok, ahol jogi minősítést kell végezni. A fejezet így inkább értelmezési útmutatóként működik, mintsem összefoglalóként, és előkészíti a későbbi részekben megjelenő részletesebb elemzéseket.

Ezt követi az MI működtetők az MI rendelet alapján (AI Operators under the AI Act) című második rész, amely már kifejezetten a jogalanyi oldal (a rendelet személyi hatálya és fogalmai) felől közelít. A fejezet végig veszi az MI rendeletben megjelenő szerepköröket, különösen a provider és a deployer fogalmát, és azt vizsgálja, hogy ezek miként értelmezhetők valós intézményi és szervezeti környezetben. A hangsúly azon van, hogy a megfelelési kötelezettségek nem ágazati alapon keletkeznek, hanem attól függnek, hogy egy adott szereplő milyen funkciót tölt be egy MI-rendszer életciklusában.  A Guide nem vitatja a rendelet szükségességét, nem keres kivételeket, és nem kívánja későbbre halasztani a megfelelés kérdését. Ehelyett azt a gondolkodási keretet mutatja meg, amelyben az olvasó a további részeket – a kockázati besorolást, a nagy kockázatú rendszerekhez kapcsolódó követelményeket és a végrehajtási mechanizmusokat – már következetesen, az intézményi megfelelés szempontjából tudja értelmezni.

A Kockázati besorolás az AI Act alapján című második rész (Part II – Risk Categorisation under the AI Act) szövege abból indul ki, hogy az MI rendelet szabályozási rendszere nem technológiai szempontok, hanem jogi kockázat alapján tagolódik. A könyv itt következetesen a rendelet fogalomhasználatára támaszkodik, és azt vizsgálja, miként kapcsolódnak a különböző MI-alkalmazások a jog által relevánsnak tekintett társadalmi és intézményi kockázatokhoz.

A kockázati besorolás tárgyalása során a Guide részletesen bemutatja, hogyan nevesíti és különíti el a rendelet a tiltott gyakorlatokat, a nagy kockázatú MI-rendszereket és a korlátozott kockázatú rendszereket. A hangsúly nem azon van, hogy egy adott alkalmazás „veszélyesnek” tűnik-e, hanem azon, hogy a rendelet szemszögéből milyen jogi következményekkel jár a használata. A szöveg végig azt hangsúlyozza, hogy a kockázati kategóriák nem értelmezési lehetőségek, hanem jogi minősítések, amelyekhez előre meghatározott kötelezettségek kapcsolódnak. A második rész fejezetei ezért arra ösztönzik az olvasót, hogy saját intézményi vagy szervezeti gyakorlatát ebben a rendszerben helyezze el, és ne technológiai, hanem jogi szempontból gondolja végig az MI-használatot.

A kockázati besorolás logikája közvetlen átmenetet képez a Nagy kockázatú MI-rendszerek és megfelelési követelmények című harmadik rész (Part III – High-Risk AI Systems and Compliance Requirements) felé. Ebben a részben a könyv már abból indul ki, hogy a nagy kockázatú minősítés megtörtént, és azt vizsgálja, milyen konkrét megfelelési feladatok kapcsolódnak ehhez a jogi státuszhoz. A szöveg részletesen foglalkozik a kockázatkezelési rendszer kialakításának követelményével, amelyet nem technikai megoldásként, hanem szervezeti folyamatként ír le. A hangsúly azon van, hogy a kockázatkezelés dokumentált, visszakövethető és intézményi szinten felelőshöz rendelt legyen.

A harmadik részben külön figyelmet kap az adatirányítás és adatminőség kérdése. A könyv nem általános adatvédelmi alapelveket ismétel, hanem azt vizsgálja, hogy a nagy kockázatú MI-rendszerek esetében milyen követelmények kapcsolódnak az adatkészletek kiválasztásához, előkészítéséhez és felhasználásához. Az elemzés végig jogi keretben marad, és azt mutatja meg, hogyan válik az adatkezelés minősége megfelelési kérdéssé az MI rendelet alapján. Hasonló módon jelenik meg a technikai dokumentáció szerepe is, amely a könyv értelmezésében nem pusztán fejlesztési háttéranyag, hanem olyan jogilag releváns dokumentum, amelynek célja az ellenőrizhetőség és az elszámoltathatóság biztosítása.

Az emberi felügyelet követelménye a harmadik részben szintén konkrét jogi összefüggésben jelenik meg. A könyv itt nem elvi garanciákról beszél, hanem arról, hogy az emberi beavatkozás lehetőségének miként kell megjelennie az intézményi gyakorlatban. A hangsúly azon van, hogy a felügyelet ne formális elem legyen, hanem tényleges döntési jogosultságokkal és felelősségi körökkel járjon együtt. A fejezetek azt vizsgálják, hogyan illeszthető ez a követelmény meglévő szervezeti struktúrákba, és milyen dokumentációs elvárások kapcsolódnak hozzá.

Itt emelendő ki, hogy a Digital Omnibus csomag egyik kulcselemét a magas kockázatú AI-rendszerekre vonatkozó határidők kitolás jelenti. A javaslat szerint az olyan területeken, mint a biometrikus azonosítás, a hitelbírálat, az álláspályázatok előszűrése vagy az oktatási és felvételi rendszerek, az AI Act eredetileg 2026-tól induló alkalmazása legalább egy, de akár két évvel is későbbre tolódna. A Rendelet III számú függelékében felsorolt magas kockázatú rendszerek – köztük találjuk az oktatási értékelést és hallgatói kiválasztást támogató megoldásokat is – 2027 decemberéig kapnának haladékot, az I. sz Függelékhez kapcsolódó kritikus infrastruktúrákhoz tartozó rendszerek pedig 2028 augusztusáig.

A IV. rész (Megfelelési mechanizmusok és jogérvényesítés, (Part IV – Compliance Mechanisms and Enforcement) szövege abból indul ki, hogy a megfelelés nem belső meggyőződés vagy önkéntes gyakorlat, hanem olyan állapot, amelyet hatóságok vizsgálhatnak, számon kérhetnek és szankcionálhatnak. A könyv ebben a részben következetesen jogi nyelven beszél, és az MI rendelet végrehajtásának intézményi feltételeit tárja fel.

A megfelelési mechanizmusok tárgyalásakor a kötet részletesen bemutatja az ellenőrzési és végrehajtási kereteket, amelyek az MI rendelethez kapcsolódnak. A hangsúly azon van, hogy a megfelelés nem egyszeri aktus, hanem folyamatos állapot, amelynek fennállását az érintett szereplőknek igazolniuk kell. A szöveg azt vizsgálja, hogyan jelenik meg a megfelelőségértékelés és az ellenőrizhetőség követelménye a rendeletben, és milyen szerepet kapnak ebben a nemzeti hatóságok és az uniós szintű koordinációs mechanizmusok. A könyv nem elméleti szinten beszél ezekről az intézményekről, hanem azt mutatja meg, hogyan illeszkednek az AI Act végrehajtási rendszerébe.

A negyedik részben külön hangsúlyt kapnak a szankciók és jogkövetkezmények. A kötet itt nem a bírságok mértékét részletezi, hanem azt a logikát, amely szerint a jogsértések értékelése történik. A szöveg azt emeli ki, hogy a szankcionálás nem elszigetelt elem, hanem a megfelelési rendszer része, amely visszahat az intézményi döntéshozatalra és kockázatkezelésre. A fejezetekből az rajzolódik ki, hogy a megfelelés hiánya nem pusztán jogi következményekkel jár, hanem szervezeti és reputációs kockázatokat is teremt, amelyekre az érintett szereplőknek már a tervezési szakaszban tekintettel kell lenniük.

A Kapcsolódás más uniós jogi keretekhez (Part V – Interactions with Other EU Legal Frameworks) című ötödik rész, azt a kérdést állítja a középpontba, hogy az MI rendelet nem önálló szabályozási sziget, hanem más uniós jogterületekkel szoros összefüggésben alkalmazandó. A könyv ebben a részben külön fejezetekben tárgyalja az MI rendelet és az általános adatvédelmi rendelet (GDPR) kapcsolatát. A hangsúly azon van, hogy a két jogi rezsim eltérő célokat szolgál, mégis ugyanazon intézményi gyakorlatban találkozik. A szöveg azt vizsgálja, miként egészítik ki egymást az adatvédelmi kötelezettségek és az MI-re vonatkozó megfelelési előírások, és hol keletkeznek párhuzamos vagy egymást erősítő kötelezettségek.

A GDPR-rel való kapcsolat bemutatása során a könyv nem általános adatvédelmi alapelveket ismétel, hanem konkrét helyzeteket elemez, ahol az MI rendelet szerinti megfelelés és az adatvédelmi kötelezettségek egyszerre jelennek meg. Ilyen például az adatkezelés jogalapjának, az átláthatóság és az elszámoltathatóság kérdése, amelyek mindkét jogterületen meghatározóak, mégis eltérő logika szerint kerülnek szabályozásra. A Guide arra hívja fel a figyelmet, hogy az intézményeknek nem külön-külön, jogterületenként kell megfelelniük ezeknek a szabályoknak, hanem összehangolt jogértelmezésre és belső eljárásrendre van szükségük.

A kötet Előretekintés: végrehajtás és jövőbeli kihívások (Part VI – Looking Ahead: Implementation and Future Challenges) című hatodik része már nem egy-egy jogintézmény vagy megfelelési kötelezettség részletezésére koncentrál, hanem arra,  hogy hogyan működik az MI rendelet alkalmazása hosszabb távon intézményi környezetben. abból indul ki, hogy a megfelelés nem lezárható projekt, hanem folyamatos működési állapot, amelyet az érintett szervezeteknek fenn kell tartaniuk. A szöveg nem új kötelezettségeket vezet be, hanem azt vizsgálja, hogyan illeszkedik az MI rendelet a mindennapi intézményi működésbe, és milyen problémák merülnek fel a gyakorlatban a végrehajtás során.

A hatodik rész központi kérdése az implementáció, vagyis az, hogy a rendeletben rögzített előírások miként alakíthatók konkrét belső eljárásrendekké. A könyv itt azt hangsúlyozza, hogy az MI rendelet alkalmazása nem pusztán jogi feladat, hanem szervezeti és irányítási kérdés is. A megfelelés fenntartása érinti a döntéshozatali struktúrákat, a felelősségi körök kijelölését és az információáramlás rendjét. A szöveg abból indul ki, hogy az MI-rendszerek használata idővel változik, bővül vagy átalakul, ezért a megfelelési kereteknek is rugalmasan kell követniük ezeket a változásokat.

A rész jelentős figyelmet szentel annak, hogy az AI Act végrehajtása nem azonos módon zajlik minden intézményben. A könyv kitér arra, hogy a szervezeti méret, a tevékenységi kör és az MI-alkalmazások jellege mind befolyásolják azt, hogyan értelmezhetők és teljesíthetők a kötelezettségek. Ennek megfelelően a megfelelés nem egy egységes sablon mentén valósul meg, hanem intézményenként eltérő megoldásokat igényel, miközben a jogi keretek azonosak maradnak. A szöveg ebből a szempontból kifejezetten intézményi nézőpontot képvisel, és nem technológiai vagy fejlesztői szemszögből közelít.

A hatodik rész kitér arra is, hogy az AI Act alkalmazása során értelmezési bizonytalanságok és gyakorlati kérdések merülhetnek fel, különösen az első időszakban. A könyv nem ígér gyors megoldásokat ezekre a helyzetekre, hanem azt mutatja meg, milyen szerepe van a hatósági iránymutatásoknak, a joggyakorlat alakulásának és az intézmények közötti tapasztalatcserének. A megfelelés itt nem statikus követelményként jelenik meg, hanem olyan folyamatként, amelyet az uniós és nemzeti szintű végrehajtás tapasztalatai folyamatosan alakítanak.

A jövőbeli kihívások tárgyalásakor a könyv kitér arra is, hogy az MI rendelet nem zárt rendszer, hanem más jogalkotási és szabályozási folyamatokkal együtt fejlődik. A hatodik rész felhívja a figyelmet arra, hogy a rendelet alkalmazása során új kérdések merülhetnek fel az MI technológiai fejlődésével párhuzamosan, és ezekre a jogalkalmazásnak reagálnia kell. A szöveg nem spekulatív jövőképeket vázol, hanem arra összpontosít, hogy az intézményeknek milyen szemlélettel érdemes készülniük a változásokra: a megfelelés fenntartása érdekében szükség van folyamatos felülvizsgálatra, belső tanulási folyamatokra és a jogi környezet nyomon követésére.

A kötet gyakorlati jelentőségét elsősorban az adja, hogy bár szerzői az akadémiai (egyetemi) világból kerültek ki, az MI rendeletet nem elvont szabályrendszerként kezeli, hanem olyan „élő” joganyagként, amelyhez intézményi működést kell igazítani. A fejezetek azt követik, milyen kérdések merülnek fel egy szervezetben akkor, amikor mesterséges intelligenciát használ vagy kíván bevezetni: ki milyen szerepbe kerül, milyen kockázati kategória érintett, milyen kötelezettségek keletkeznek, és ezek teljesítését hogyan lehet ellenőrizhető módon megszervezni. A könyv ebből a szempontból jól használható a belső munkák előkészítéséhez, megfelelési feladatok kijelöléséhez és intézményi eljárásrendek kialakításához – nem csak francia viszonylatban, de az EU más országaiban is.

A magyarországi alkalmazás lehetősége abból fakad, hogy az AI Act közvetlenül alkalmazandó uniós rendelet, így a benne szereplő fogalmak, szerepkategóriák és kötelezettségek nem igényelnek külön nemzeti átültetést. 2026 mesterséges intelligencia integrációja szempontjából a magyar oktatás és felsőoktatás számára (is) a felkészülés éve lesz, s ennek részét képezi az MI-re vonatkozó szabályozási környezetnek való megfelelőség is. Új rendszereket tervezni csak az EU MI rendeletének és a kapcsolódó szabványoknak és más műszaki követelményeknek megfelelően, de az Omnibus módosítási javaslataira is figyelve érdemes: az esetlegesen már most működő MI-rendszereket – adaptív oktatóplatformok, plágiumszűrők, felvételi algoritmusok, tanulmányi előrehaladást elemző dashboardok – pedig a Digital Omnibus javasolt kategóriái és határidői szerint célszerű feltérképezni, és belső kockázati térképet készíteni.

Az egyetemeknek külön figyelmet kell fordítaniuk arra, hogy az esetleges halasztott hatálybalépés nem mentesíti őket a nemzeti és uniós alapjogi kötelezettségek alól: ha egy rendszer diszkriminatív, átláthatatlan vagy sérti a hallgatói jogokat, az ma is megtámadható, függetlenül az MI rendelet formális alkalmazhatóságától. Ebben komoly segítséget nyújthat a francia kézikönyv, mely mindvégig az uniós jogszabály szövegéből indul ki, ezért a benne szereplő megfelelési logika a magyar intézményi környezetben is értelmezhető – természetesen figyelemmel a rendelet végrehajtását segíteni kívánó nemzeti szabályokra, így a különösen az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló rendeletének magyarországi végrehajtásáról szóló 2025. évi LXXV. törvényre. A felsőoktatási és közintézményi szektorban elsősorban ott használható jól, ahol az MI-rendszerek gyakran nem termékként, hanem belső eszközként vagy szolgáltatásként jelennek meg, és ahol a szerepek, felelősségek és dokumentációs kötelezettségek tisztázása alapfeltétel a jogszerű működéshez.

Ho-Dac, M., Pellegrini, C., & Long, B. (Eds.). (2025). The academic guide to AI Act compliance. Lyon Catholic University & University of Artois.

https://hal.science/hal-05365570/document

Az írás a mesterséges intelligencia közreműködésével készült.