AIとそれが生み出す重要なデータは、アフリカにおける格差の縮小に役立っています。
開発者たちは、この情報を活用して作物分析と医療診断の改善に取り組んでいます。
専門家によれば、機能するAI主導のソリューションを設計するには、現地の知識も欠かせません。
南アフリカのコンピュータサイエンティスト、ラエセツェ・セファラ氏は、自らの技術を用いて不平等と闘うことを決意し、貧困のホットスポットを特定するアルゴリズムの構築に取り組みました。彼女が開発しているデータセットは、援助、新たな住宅、診療所の対象地域を絞り込むのに役立つことが期待されています。
作物分析から医療診断まで、人工知能（AI）はすでに世界中の重要な業務で活用されていますが、セファラ氏と、増加しつつあるアフリカ人の開発者仲間たちは、大陸特有の課題に取り組むためにAIを先駆的に活用しています。
セファラ氏は、機能するAI主導のソリューションを設計するには現地の知識が欠かせないと述べています。
「研究に多様な経験を持つ人々が関わっていなければ、データを他者を疎外する形で解釈しやすくなります」と、26歳の彼女はヨハネスブルグの自宅から語りました。
アフリカは世界で最も若く、最も速く成長している大陸であり、テクノロジーの専門家たちは、若く、現地で育ったAI開発者が、地域の課題に対応するアプリケーションの設計において極めて重要な役割を果たすと述べています。
「アフリカが貧困から脱却するには革新が必要であり、それはアフリカ人自身がアフリカのために自ら行動することなので、革命的なものとなり得ます」と、トーゴのデジタル経済・変革担当大臣であるシナ・ローソン氏は述べました。
「私たちは問題の解決に最先端のソリューションを用いる必要があります。20年前の手法で、2022年の問題を解決することはできないからです」と、ローソン氏は西アフリカの同国からのビデオインタビューで、トムソン・ロイター財団に語りました。
デジタル権利団体は、AIの監視への利用や、差別のリスクについて警鐘を鳴らしていますが、セファラ氏は、AIは「データポイントの背後にいる人々に奉仕する」ためにも利用できると述べています。
彼女は南アフリカのすべての郊外と居住区を地図化し、そのデータセットを衛星データや機械学習アルゴリズムと組み合わせて、これらの地域の時間経過による拡大を把握しました。
彼女は、自身が構築したアルゴリズムには限界があることにすぐ気づきました。彼女が育った地域を含む一部の居住区が、正しく予測されていなかったからです。
自身の実体験に基づいてアルゴリズムを改良できたことで、収集されるデータの精度が向上しました。
「そうした判断によって、AIモデルを構築する際に誰を疎外し、誰を包摂するかが決まります」と、分散型AI研究所（DAIR）- コミュニティ主導の研究グループです。
「支援の提供」
2020年初頭に新型コロナウイルス感染症が世界中に広がった際、トーゴの政府当局者は、国内の労働力の約80％を占めるインフォーマルセクターの労働者を支援するため、緊急の対応が必要だと認識したと、ローソン氏は述べています。
「全員が家にいることを決めれば、この特定の人がその日食べられなくなるということです。それくらい単純なことです」と、彼女は語りました。
10日間で政府は、脆弱な人々に現金を配布するため、「ノビッシ」と呼ばれるモバイル決済プラットフォームを構築しました。
政府は、シンクタンクであるインフォーマルな貧困対策イニシアティブ（IPA）および米国カリフォルニア大学バークレー校と連携し、衛星画像を用いてトーゴの貧困地図を作成しました。
アルゴリズムを用い、GiveDirectly（AIを活用して現金給付を配分する非営利団体）の支援を受けて活用され、1日1.25ドル未満で生活し、最も貧しい地域に住む受給者が、直接の現金給付の対象として特定されました。
「『経済的支援が必要な方は登録してください』というメッセージを送りました」とローソン氏は述べ、受給者の同意とデータプライバシーが優先されたことも付け加えました。
このプログラム全体で、支援を必要とする92万人の受給者に届きました。
「機械学習には、非常に短期間で多くの人々に届き、最も必要なときに支援を届けられるという利点があります」と、ケニアを拠点とするGiveDirectlyのディレクター、キャロライン・テティ氏は語りました。
「代表性がゼロ」
AIに関する議論をアフリカで活発にすることを目指し、コンピュータサイエンティストのベンジャミン・ロスマン氏とウルリッヒ・パケ氏は、ディープラーニング・インダバ - 南アフリカで始まった1週間にわたる集まりで、2017年に他の同僚とともに共同設立しました。
「かつては最高峰のAIカンファレンスに参加しても、論文と人材の両面でアフリカからの代表性はゼロでした。だからこそ私たちは、費用対効果の高い方法でコミュニティを築くことに注力しているのです」と、パケ氏はビデオ通話で語りました。
2019年には、IndabaXと呼ばれる27の小規模なインダバが大陸各地で展開され、一部のイベントには最大300人の参加者が集まりました。
これらの派生イベントの一つがIndabaXUdandaであり、創設者のブルーノ・セキウェレ氏は、参加者が農業の改善やマラリアの治療といった社会的課題にAIを活用する情報を共有したと述べています。
南アフリカのインダバのもう一つの成果は、Masakhaneです。これは、オープンソースの機械学習を用いて、Google翻訳などのオンラインサービスでは通常見つからないアフリカの言語を翻訳する組織です。
創設者たちは自らのウェブサイトで、南アフリカの「ウブントゥ」の哲学について語っています。「ウブントゥ」とは一般に「人間性」を意味する言葉であり、この哲学は組織の価値観の一部となっています。
「この哲学は、協働、参加、そしてコミュニティを求めています」とウェブサイトには記されており、セキウェレ氏、パケ氏、ロスマン氏は、この哲学が現在ではアフリカのAI研究を推進する価値観になったと述べています。
包摂
セファラ氏は、南アフリカの郊外と居住区のデータセットをすでに構築したため、今後は分野の専門家や地域社会と協力してそれを改良し、不平等に関する研究を深め、アルゴリズムを改善する計画です。
「データセットを容易に利用可能にすることは、住宅分離の是正、住宅、経済的機会へのアクセスに関する政策立案のための新たな仕組みや手法への道を開きます」と彼女は語りました。
アフリカのAIのリーダーたちは、より完全なデータセットを構築することが、アルゴリズムに組み込まれたバイアスへの対処にも役立つと述べています。
「ノビッシをベナン、ブルキナファソ、ガーナ、コートジボワール……などで展開すれば、西アフリカの貧困を理解するアルゴリズムが訓練されるでしょう」とローソン氏は述べました。
「テクノロジーにおけるバイアスと闘う方法があるとすれば、それは多様なデータセットを増やすことです……私たちはもっと貢献する必要があります」と彼女は語りました。
しかし、さらに貢献するには、アフリカのプロジェクトへの資金拡充と、コンピュータサイエンス教育および技術全般へのより広いアクセスが必要になるとセファラ氏は述べています。
そうした障害があるにもかかわらず、ローソン氏は「テクノロジーはアフリカの救世主になるでしょう」と述べています。
「最先端のものを活用して、すぐに適用しましょう。そうしなければ、大陸として貧困から抜け出すことは決してできません」と彼女は語りました。「本当にそれだけ単純なことなのです。」
