Desarrolladores de software africanos usan IA para luchar contra la desigualdad

Al decidir usar sus habilidades para luchar contra la desigualdad, el científico informático sudafricano Reisetz Cephala comenzó a trabajar para crear algoritmos para señalar los puntos críticos de pobreza, desarrollando conjuntos de datos que esperan ayuden a Target Aid, nuevas viviendas o clínicas.

La inteligencia artificial (IA) ya se ha utilizado en tareas esenciales en todo el mundo, desde el análisis de cultivos hasta el diagnóstico médico, pero cephala y los desarrolladores africanos emergentes están tomando la iniciativa para enfrentar los desafíos particulares de su continente.

El conocimiento local es esencial para diseñar soluciones basadas en IA, dijo Cefala.

“Si las personas con diferentes experiencias no investigan, es fácil interpretar los datos de una manera que margina a los demás”, dijo el joven de 26 años desde su casa en Johannesburgo.

África es el continente más joven y de más rápido crecimiento del mundo, y los jóvenes desarrolladores de IA podrían desempeñar un papel clave en el diseño de aplicaciones para resolver problemas locales, dicen los tecnólogos.

“Para que África salga de la pobreza, necesita innovación, puede ser revolucionario, porque los africanos están haciendo lo suyo por África”, dijo Sina Lawson, ministra de Economía Digital y Transformación de Togo.

“Necesitamos usar soluciones de vanguardia para nuestros problemas, porque en 2022 no podrán resolver los problemas de 2022 con los métodos de hace 20 años”, dijo Lawson Thomson a la Fundación Reuters en una entrevista en video. .

Cefala advierte a los grupos de derechos digitales sobre el uso de IA en la vigilancia y los peligros de discriminación, pero que también podría usarse para “servir a las personas detrás de los puntos de datos”.

Trazó un mapa de todos los suburbios y municipios de Sudáfrica y luego combinó este conjunto de datos, datos satelitales y algoritmos de aprendizaje automático para capturar el crecimiento de estos vecindarios a lo largo del tiempo.

Rápidamente se dio cuenta de que algunos de los municipios, incluido el en el que creció, no se habían pronosticado correctamente y que los algoritmos que había construido habían llegado tan lejos.

El hecho de que los algoritmos se puedan modificar en función de su experiencia de vida significa que los datos recopilados son más precisos.

“Tales decisiones determinan a quién excluye o incluye al construir sus modelos de IA”, dijo Cephala, el primer investigador de IA en el Instituto de Investigación de IA Distribuida (DAIR), un grupo de investigación dirigido por la comunidad.

‘Ayudar’

Cuando Kovid-19 se extendió por todo el mundo a principios de 2020, los funcionarios del gobierno de Togo se dieron cuenta de que se necesitaban medidas urgentes para apoyar a los trabajadores informales, que representan el 80% de la fuerza laboral del país, dijo Lawson.

“Si decides que todos se queden en casa, significa que esa persona en particular no va a comer ese día, es muy simple”, dijo.

En 10 días, el gobierno lanzó una plataforma de pago móvil llamada Novici para desembolsar dinero a personas vulnerables.

El grupo de expertos Government Innovations for Poverty Action (IPA) y la Universidad de California, Berkeley, se han unido para crear un mapa de la pobreza de Togo utilizando imágenes satelitales.

Mediante el uso de algoritmos respaldados por GiveDirectly, una organización sin fines de lucro que utiliza IA para realizar transferencias de efectivo, identificó destinatarios que ganan menos de $1,25 por día y viven en distritos más pobres para transferencias directas de dinero.

“Les enviamos un mensaje de texto para que se registren si necesitan asistencia financiera”, dijo Lawson, y agregó que el consentimiento de los beneficiarios y la privacidad de los datos eran una prioridad.

Todo el programa llegó a los 920 000 beneficiarios requeridos.

“El aprendizaje automático tiene la ventaja de llegar a tantas personas como sea posible en un período de tiempo muy corto y ayudar a las personas cuando más lo necesitan”, dijo Carolyn Tety, directora de GiveDirectly, con sede en Kenia.

‘Representación cero’

Con el objetivo de impulsar las discusiones sobre IA en África, Paquet y otros colegas, incluido el científico informático Benjamin Roseman, formaron Deep Learning Indaba, un consorcio de una semana de duración lanzado en Sudáfrica en 2017.

“Solías venir a las principales conferencias de IA, no había representación cero de África en términos de documentos y personas, por lo que todos encontraremos formas rentables de construir una comunidad”, dijo Paquet en una videollamada.

En 2019, 27 pequeños Indabas – IndabaX – repartidos por todo el continente, con algunos eventos a los que asistieron 300 personas.

Una de estas sucursales es IndabaX Uganda, donde el cofundador Bruno Ssekiwere dijo que los socios compartieron información sobre el uso de IA para problemas sociales como mejorar la agricultura y tratar la malaria.

Otro resultado de Indaba sudafricano fue Masakhan, una organización que utiliza código abierto y aprendizaje automático para traducir idiomas africanos que no se encuentran comúnmente en programas en línea como Google Translate.

En su sitio, los fundadores hablan sobre la filosofía sudafricana de “Ubuntu” como parte de los valores de su organización, que generalmente significa “humanidad”.

“Esta filosofía exige cooperación, asociación y comunidad”, se lee en su sitio, una filosofía expresada por Ssekiwere, Paquet y Rosman que ahora se ha convertido en la fuerza impulsora detrás de la investigación de IA en África.

Inclusión

Cephala ahora ha creado un conjunto de datos de los suburbios y municipios de Sudáfrica, que planea colaborar con expertos en dominios y comunidades para refinar, profundizar la investigación sobre desigualdad y mejorar los algoritmos.

“La fácil disponibilidad de conjuntos de datos abre la puerta a nuevos sistemas y tecnologías para la formulación de políticas en torno a la clasificación, la vivienda y el acceso a oportunidades económicas”, dijo.

Los líderes africanos de inteligencia artificial dicen que construir conjuntos de datos más completos ayudará a combatir el sesgo integrado en los algoritmos.

“Imagínese el lanzamiento de Novice en Benin, Burkina Faso, Ghana y Costa de Marfil… y luego se entrenará el algoritmo para comprender la pobreza en África occidental”, dijo Lawson.

“Si alguna vez hay una manera de combatir el sesgo tecnológico, es aumentar la diversidad de conjuntos de datos”, dijo.

Pero para contribuir más, los proyectos africanos necesitan una mayor financiación y un acceso más amplio a la educación informática y la tecnología en general, dijo Cephala.

A pesar de tales obstáculos, dijo Lawson, “la tecnología será la salvadora de África”.

“Podemos usar lo último y aplicarlo de inmediato o nosotros, como continente, nunca podremos salir de la pobreza”, dijo. “Es realmente así de simple”.