In Africa è in corso un coraggioso movimento per l’IA, ma viene ostacolato

Finanziamenti inadeguati, problemi infrastrutturali e lotte per la regolamentazione rendono il futuro del settore ancora incerto.

Kessel Okinga-Koumu si muoveva in un corridoio affollato. Era la prima volta che presentava alla Deep Learning Indaba, ha detto alla folla riunita per ascoltarla, piena di ricercatori della comunità africana dell’apprendimento automatico. La conferenza annuale, della durata di una settimana (“Indaba” è una parola Zulu che significa raduno), si è tenuta di recente a settembre presso l’Università Amadou Mahtar Mbow di Dakar, in Senegal. Ha attirato oltre 700 partecipanti per ascoltare e discutere del potenziale dell’IA africana e di come viene impiegata in agricoltura, istruzione, assistenza sanitaria e altri settori critici dell’economia del continente.

Okinga-Koumu, 28 anni, studentessa di informatica alla University of the Western Cape di Città del Capo, in Sudafrica, ha raccontato come sta affrontando un problema comune: la mancanza di attrezzature di laboratorio nella sua università. Da tempo i docenti sono costretti a usare lavagne o rappresentazioni stampate in 2D delle attrezzature per simulare lezioni pratiche che richiedono microscopi, centrifughe o altri strumenti costosi. “In alcuni casi, chiedono addirittura agli studenti di disegnare le attrezzature durante le lezioni pratiche”, si lamenta.

Okinga-Koumu ha tirato fuori un telefono dalla tasca dei suoi jeans e ha aperto un prototipo di applicazione web che ha costruito. Utilizzando funzioni VR e AI, l’applicazione consente agli studenti di simulare l’utilizzo delle attrezzature di laboratorio necessarie, esplorando modelli 3D degli strumenti in un ambiente reale, come un’aula o un laboratorio. “Gli studenti potrebbero avere una VR dettagliata delle attrezzature di laboratorio, rendendo la loro esperienza pratica più efficace”, ha detto.

Fondata nel 2017, la Deep Learning Indaba ha ora tappe in 47 delle 55 nazioni africane e mira a promuovere lo sviluppo dell’IA in tutto il continente fornendo formazione e risorse ai ricercatori africani di IA come Okinga-Koumu. L’Africa è ancora all’inizio del processo di adozione delle tecnologie AI, ma gli organizzatori sostengono che il continente sia particolarmente ospitale per diversi motivi, tra cui una popolazione relativamente giovane e sempre più istruita, un ecosistema di startup AI in rapida crescita e molti potenziali consumatori.

“La creazione e l’appropriazione di soluzioni di IA su misura per i contesti locali è fondamentale per uno sviluppo equo”, afferma Shakir Mohamed, ricercatore senior presso Google DeepMind e cofondatore dell’organizzazione che sponsorizza la conferenza. L’Africa, più di altri continenti del mondo, può affrontare sfide specifiche con l’IA e trarrà immensi benefici dai suoi giovani talenti, afferma: “C’è un’incredibile competenza ovunque nel continente”.

Tuttavia, gli ambiziosi sforzi dei ricercatori per sviluppare strumenti di IA che rispondano alle esigenze degli africani incontrano numerosi ostacoli. I principali sono l’inadeguatezza dei finanziamenti e la carenza di infrastrutture. Non solo è molto costoso costruire sistemi di IA, ma la ricerca per fornire dati di addestramento all’IA nelle lingue africane originali è stata ostacolata dallo scarso finanziamento dei dipartimenti di linguistica di molte università africane e dal fatto che i cittadini sempre più spesso non parlano o scrivono le lingue locali. L’accesso limitato a Internet e la scarsità di centri dati nazionali impediscono inoltre agli sviluppatori di implementare capacità di IA all’avanguardia.

A complicare ulteriormente la situazione è la mancanza di politiche o strategie generali per sfruttare gli immensi benefici dell’IA e per regolarne gli aspetti negativi. Sebbene esistano diverse bozze di documenti politici, i ricercatori sono in conflitto su una strategia a livello continentale. E non sono d’accordo su quali siano le politiche più vantaggiose per l’Africa e non per i ricchi governi e le aziende occidentali che hanno spesso finanziato l’innovazione tecnologica.

Nel loro insieme, i ricercatori temono che questi problemi possano frenare il settore africano dell’IA e ostacolare i suoi sforzi per aprirsi la strada nella corsa globale all’IA.

Sulla soglia del cambiamento

I ricercatori africani stanno già sfruttando al meglio le impressionanti capacità dell’IA generativa. In Sudafrica, ad esempio, per aiutare ad affrontare l’epidemia di HIV, gli scienziati hanno progettato un’app chiamata Your Choice, alimentata da un chatbot basato su LLM che interagisce con le persone per ottenere la loro storia sessuale senza stigma o discriminazione. In Kenya, gli agricoltori utilizzano app di intelligenza artificiale per diagnosticare le malattie delle colture e aumentare la produttività. In Nigeria, Awarri, una startup di AI di recente costituzione, sta cercando di costruire il primo modello linguistico di grandi dimensioni del Paese, con l’approvazione del governo, in modo che le lingue nigeriane possano essere integrate negli strumenti di AI.

La Deep Learning Indaba è un altro segno di come la scena africana della ricerca sull’intelligenza artificiale stia iniziando a fiorire. All’incontro di Dakar, i ricercatori hanno presentato 150 poster e 62 articoli. Di questi, 30 saranno pubblicati su riviste di alto livello, secondo Mohamed.

Nel frattempo, un’analisi di 1.646 pubblicazioni nel campo dell’IA tra il 2013 e il 2022 ha rilevato “un aumento significativo delle pubblicazioni” provenienti dall’Africa. E Masakhane, un’organizzazione cugina di Deep Learning Indaba che spinge per la ricerca sull’elaborazione del linguaggio naturale nelle lingue africane, ha rilasciato oltre 400 modelli open-source e 20 set di dati in lingua africana da quando è stata fondata nel 2018.

“Queste metriche parlano molto del rafforzamento delle capacità che si sta verificando”, afferma Kathleen Siminyu, un’informatica del Kenya, che ricerca strumenti di PNL per la sua lingua madre, il kiswahili. “Stiamo iniziando a vedere una massa critica di persone che hanno competenze di base fondamentali. Poi si specializzano”.

Aggiunge: “È come un’onda che non si può fermare”.

Khadija Ba, imprenditrice senegalese e investitrice presso il fondo VC panafricano P1 Ventures, presente alla conferenza di quest’anno, afferma di considerare le startup africane nel campo dell’intelligenza artificiale particolarmente interessanti perché i loro approcci locali hanno il potenziale per essere scalati per il mercato globale. Le startup africane spesso costruiscono soluzioni in assenza di infrastrutture solide, ma “queste innovazioni funzionano in modo efficiente, rendendole adattabili ad altre regioni che devono affrontare sfide simili”, afferma.

Negli ultimi anni, i finanziamenti nell’ecosistema tecnologico africano sono aumentati. Secondo un rapporto dell’African Private Capital Association, l’anno scorso gli investimenti in capitale di rischio sono stati pari a 4,5 miliardi di dollari, più del doppio rispetto a cinque anni fa. Lo scorso ottobre Google ha annunciato un impegno di 5,8 milioni di dollari per sostenere iniziative di formazione sull’intelligenza artificiale in Kenya, Nigeria e Sudafrica. Ma i ricercatori sostengono che i finanziamenti locali sono ancora scarsi. Prendiamo ad esempio il fondo sostenuto da Google e lanciato, sempre in ottobre, in Nigeria, il Paese più popoloso dell’Africa. Il fondo erogherà 6.000 dollari ciascuno a 10 startup di IA, non sufficienti nemmeno per acquistare le attrezzature necessarie ad alimentare i loro sistemi.

Lilian Wanzare, docente e ricercatrice di PNL presso l’Università Maseno di Kisumu, in Kenya, si lamenta della mancanza di sostegno da parte dei governi africani alle iniziative locali di IA e del fatto che il governo richieda tariffe esorbitanti per l’accesso ai dati generati pubblicamente, ostacolando la condivisione dei dati e la collaborazione. “Noi ricercatori siamo bloccati”, dice. “Il governo dice di essere disposto a sostenerci, ma le strutture non sono state create per noi”.

Barriere linguistiche

I ricercatori che vogliono creare un’intelligenza artificiale incentrata sull’Africa non devono solo affrontare investimenti locali insufficienti e dati inaccessibili. Ci sono anche importanti sfide linguistiche.

Durante una discussione all’Indaba, Ife Adebara, un linguista computazionale nigeriano, ha posto una domanda: “Quante persone possono scrivere una tesi di laurea nella loro lingua madre africana?”.

Si sono alzate zero mani.

Poi il pubblico si è sciolto in una risata.

Gli africani vogliono che l’IA parli le loro lingue locali, ma molti africani non sono in grado di parlare e scrivere in queste lingue, ha detto Adebara.

Sebbene l’Africa rappresenti un terzo di tutte le lingue del mondo, molte lingue orali stanno lentamente scomparendo e la loro popolazione di madrelingua è in calo. E i LLM sviluppati dalle aziende tecnologiche occidentali non sono adatti alle lingue africane; non comprendono il contesto e la cultura locali.

Per Adebara e altri ricercatori di strumenti NLP, la mancanza di persone in grado di leggere e scrivere nelle lingue africane rappresenta un ostacolo importante per lo sviluppo di tecnologie abilitate all’IA su misura. “Senza l’alfabetizzazione nelle nostre lingue locali, il futuro dell’IA in Africa non è così roseo come pensiamo”, afferma Adebara.

Inoltre, ci sono pochi dati leggibili dalla macchina per le lingue africane. Uno dei motivi è che i dipartimenti linguistici delle università pubbliche sono scarsamente finanziati, afferma Adebara, limitando la partecipazione dei linguisti al lavoro che potrebbe creare tali dati e favorire lo sviluppo dell’IA.

Quest’anno, insieme ai suoi colleghi, ha fondato EqualyzAI, una società a scopo di lucro che cerca di preservare le lingue africane attraverso la tecnologia digitale. Hanno costruito strumenti vocali e modelli di intelligenza artificiale che coprono circa 517 lingue africane.

Anche Lelapa AI, una società di software che sta costruendo set di dati e strumenti NLP per le lingue africane, sta cercando di affrontare queste sfide specifiche della lingua. I suoi cofondatori si sono incontrati nel 2017 alla prima Deep Learning Indaba e hanno lanciato l’azienda nel 2022. Nel 2023 ha rilasciato il suo primo strumento di intelligenza artificiale, Vulavula, un programma speech-to-text che riconosce diverse lingue parlate in Sudafrica.

Quest’anno Lelapa AI ha rilasciato InkubaLM, un modello linguistico di piccole dimensioni, primo nel suo genere, che attualmente supporta una serie di lingue africane: IsiXhosa, Yoruba, Swahili, IsiZulu e Hausa. InkubaLM è in grado di rispondere a domande e di eseguire compiti come la traduzione in inglese e l’analisi del sentiment. Nei test ha ottenuto risultati pari a quelli di alcuni modelli più grandi. Ma è ancora in fase iniziale. La speranza è che InkubaLM possa un giorno alimentare Vulavula, dice Jade Abbott, cofondatrice e direttore operativo di Lelapa AI.

“È la prima iterazione della nostra visione a lungo termine di ciò che vogliamo e di come vediamo l’IA africana nel futuro”, spiega Abbott. “Quello che stiamo costruendo è un piccolo modello linguistico che non ha nulla da invidiare a nessuno”.

InkubaLM è addestrato su due set di dati open-source con 1,9 miliardi di token, costruiti e curati da Masakhane e altri sviluppatori africani che hanno lavorato con persone reali nelle comunità locali. Hanno pagato dei madrelingua che hanno partecipato a laboratori di scrittura per creare i dati per il loro modello.

Fondamentalmente, questo approccio sarà sempre migliore, dice Wanzare, perché è informato da persone che rappresentano la lingua e la cultura.

Uno scontro sulla strategia

Un’altra questione emersa più volte nel corso dell’Indaba è che la scena africana dell’IA manca del tipo di regolamentazione e di sostegno da parte dei governi che si trovano in altre parti del mondo – Europa, Stati Uniti, Cina e, sempre più spesso, Medio Oriente.

Delle 55 nazioni africane, solo sette – Senegal, Egitto, Mauritius, Ruanda, Algeria, Nigeria e Benin – hanno sviluppato una propria strategia formale di IA. E molte di queste sono ancora in fase iniziale.

Uno dei principali punti di tensione dell’Indaba, tuttavia, è stato il quadro normativo che regolerà l’approccio all’IA nell’intero continente. A marzo, l’Agenzia di sviluppo dell’Unione africana ha pubblicato un whitepaper, sviluppato nell’arco di tre anni, che definisce questa strategia. Il documento, di 200 pagine, contiene raccomandazioni per i codici e le pratiche del settore standard per la valutazione e il benchmarking dei sistemi di IA e un progetto di regolamenti sull’IA che le nazioni africane dovranno adottare. L’auspicio è che venga approvato dai capi di governo africani nel febbraio 2025 e infine approvato dall’Unione africana.

Ma a luglio, la Commissione dell’Unione Africana di Addis Abeba, in Etiopia, un altro organo di governo africano che esercita più potere dell’agenzia per lo sviluppo, ha pubblicato una strategia continentale di IA rivale, un documento di 66 pagine che si discosta dal whitepaper iniziale.

Non è chiaro cosa ci sia dietro la seconda strategia, ma Seydina Ndiaye, direttore del programma dell’Università digitale Cheikh Hamidou Kane di Dakar che ha contribuito alla stesura del whitepaper dell’agenzia per lo sviluppo, sostiene che sia stato redatto da un lobbista tecnologico svizzero. La strategia della Commissione invita gli Stati membri dell’Unione africana a dichiarare l’IA una priorità nazionale, a promuovere le start-up dell’IA e a sviluppare quadri normativi per affrontare le sfide della sicurezza. Ma Ndiaye ha espresso il timore che il documento non rifletta le prospettive, le aspirazioni, le conoscenze e il lavoro delle comunità africane di AI di base. “È un copia-incolla di ciò che accade al di fuori del continente”, afferma.

Vukosi Marivate, informatico dell’Università di Pretoria in Sudafrica che ha contribuito a fondare la Deep Learning Indaba ed è noto come sostenitore del movimento africano per l’apprendimento automatico, ha espresso la sua rabbia per questa svolta degli eventi durante la conferenza. “Sono cose che non dovremmo accettare”, ha dichiarato. La sala piena di esperti di dati, linguisti e finanziatori internazionali traboccava di frustrazione. Ma Marivate ha incoraggiato il gruppo ad andare avanti nella costruzione di un’intelligenza artificiale a beneficio degli africani: “Non dobbiamo aspettare che le regole siano giuste”, ha detto.

Barbara Glover, responsabile del programma per l’Agenzia di sviluppo dell’Unione africana, riconosce che i ricercatori di IA sono arrabbiati e frustrati. C’è stata una spinta per armonizzare le due strategie continentali sull’IA, ma secondo la Glover il processo è stato conflittuale: “L’impegno non è andato come previsto”. La sua agenzia intende mantenere la propria versione della strategia continentale sull’IA, afferma Glover, aggiungendo che è stata sviluppata da esperti africani piuttosto che da esterni. “Siamo in grado, come africani, di guidare la nostra agenda sull’IA”, ha dichiarato.

Tutto questo fa riferimento a una tensione più ampia sull’influenza straniera nella scena africana dell’intelligenza artificiale, che va al di là di ogni singolo documento strategico. Rispecchiando lo scetticismo nei confronti della strategia della Commissione dell’Unione Africana, i critici affermano che la Deep Learning Indaba è contaminata dalla sua dipendenza dai finanziamenti di grandi aziende tecnologiche straniere; circa il 50% del suo budget annuale di 500.000 dollari proviene da donatori internazionali e il resto da aziende come Google DeepMind, Apple, Open AI e Meta. I ricercatori sostengono che questo denaro potrebbe inquinare le attività dell’Indaba e influenzare gli argomenti e i relatori scelti per la discussione.

Ma Mohamed, cofondatore di Indaba e ricercatore presso Google DeepMind, afferma che “quasi tutti i fondi tornano ai nostri beneficiari in tutto il continente” e che l’organizzazione li aiuta a trovare opportunità di formazione nelle aziende tecnologiche. Afferma che l’organizzazione beneficia dei legami di alcuni dei suoi cofondatori con queste aziende, ma che non sono loro a stabilire l’agenda.

Ndiaye afferma che il finanziamento è necessario per mantenere la conferenza. “Ma dobbiamo coinvolgere un maggior numero di governi africani”, afferma.

Per Timnit Gebru, fondatore e direttore esecutivo dell’organizzazione no-profit Distributed AI Research Institute (DAIR), che sostiene una ricerca equa sull’IA in Africa, l’angoscia per i finanziamenti esteri allo sviluppo dell’IA si riduce allo scetticismo nei confronti delle aziende tecnologiche internazionali che sfruttano e perseguono il profitto. “Gli africani devono fare qualcosa di diverso e non replicare gli stessi problemi contro cui stiamo lottando”, afferma Gebru. Gebru mette in guardia dalle pressioni per adottare “l’IA per tutto in Africa”, aggiungendo che c’è “molta spinta da parte delle organizzazioni internazionali per lo sviluppo” per usare l’IA come “antidoto” per tutte le sfide dell’Africa.

Siminyu, che è anche ricercatrice presso il DAIR, è d’accordo con questo punto di vista. Spera che i governi africani finanzino e collaborino con le persone in Africa per costruire strumenti di IA che raggiungano le comunità sottorappresentate, strumenti che possano essere utilizzati in modo positivo e in un contesto che vada bene per gli africani. “Dovremmo avere la dignità di disporre di strumenti di IA come gli altri”, afferma l’autrice.