África está a posicionar-se como um actor-chave na Inteligência Artificial, mas para que se torne uma alavanca para o desenvolvimento inclusivo, a questão dos dados locais é essencial.

À medida que a Inteligência Artificial revoluciona as economias mundiais, África encontra-se numa encruzilhada crucial. Como podemos garantir que este avanço tecnológico se torne uma alavanca para o desenvolvimento inclusivo e não um factor de agravamento da exclusão digital?

A resposta reside num recurso frequentemente subestimado: os dados locais. Através desta questão estratégica, surge a possibilidade de África assumir o controlo do seu destino tecnológico.

Para além disso, a utilização de dados locais também permite que o continente desenvolva soluções tecnológicas que respeitem as suas especificidades culturais, sociais e linguísticas. Com mais de 2.000 línguas faladas em África, há um vasto campo de inovação linguística a explorar.

Isto inclui, por exemplo, sistemas de Inteligência Artificial para tradução automática, interfaces de voz e educação personalizada em línguas nativas, garantindo que as ferramentas digitais sejam acessíveis mesmo às comunidades mais isoladas. Este é apenas um dos muitos exemplos do impacto transformador que os dados locais podem ter.

No documentário Coded Bias, a pesquisadora do MIT Joy Buolamwini revela como os algoritmos de Inteligência Artificial discriminam com base no género e na cor da pele. Esta observação destaca a urgência de diversificar os dados utilizados para sistemas legados.

Quando os dados africanos estão ausentes das bases de dados mundiais, as soluções tecnológicas tornam-se inadequadas, ou mesmo prejudiciais, para as populações do continente.

Além disso, o viés algorítmico pode reforçar desigualdades já existentes em sectores cruciais como o emprego, o crédito e a educação. Por exemplo, sistemas de recrutamento baseados em Inteligência Artificial podem excluir candidatos com nomes africanos por causa de preconceitos implícitos nos dados de treino.

Na área financeira, algoritmos de avaliação de crédito podem prejudicar indivíduos ou pequenas empresas africanas por não compreenderem os padrões locais de comportamento económico.

Para mitigar este viés, é fundamental fomentar a inclusão de cientistas de dados africanos no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial. Eles têm um conhecimento mais profundo das realidades locais e podem garantir que os modelos sejam treinados com uma diversidade de dados que reflicta as experiências e necessidades do continente.

A Inteligência Artificial depende de dados, sejam eles textuais, sonoros ou visuais, para aprender e melhorar. Inovações, baseadas em dados locais, têm o potencial de fechar lacunas estruturais e transformar os desafios em oportunidades.

Por exemplo, no sector da educação, os dados locais podem desempenhar um papel transformador. Sistemas de Inteligência Artificial personalizados podem ser desenvolvidos para atender às necessidades específicas de estudantes africanos, considerando factores como a língua de ensino, o acesso limitado à Internet e as taxas de abandono escolar.

No sector do comércio, o uso de dados locais pode potenciar a criação de plataformas digitais para pequenas e médias empresas, permitindo-lhes aceder a novos mercados e competir a nível global.

Por outro lado, os sistemas actuais são completamente falhos. No domínio agrícola, uma Inteligência Artificial treinada com dados climáticos europeus não será capaz de oferecer recomendações adaptadas às realidades dos solos e climas africanos. Da mesma forma, na saúde, os sistemas baseados em dados locais ajudarão a prever e a conter eficazmente epidemias específicas de cada continente.

Apesar da urgência, a recolha de dados em África continua a ser um desafio. A falta de infraestruturas, as ligações lentas à Internet e a falta de normas comuns entre os países complicam o processo. Por exemplo, estatísticas populacionais díspares impulsionam políticas de saúde pública eneficazes.

Outro obstáculo significativo é a ausência de políticas claras para a protecção e privacidade dos dados recolhidos. Em muitos países africanos, ainda não existem regulamentos sólidos que definam como os dados devem ser armazenados, utilizados e protegidos. Isto pode levar a abusos e à desconfiança das comunidades em relação às iniciativas de recolha de dados.

Além disso, a fragmentação geográfica e política entre os países africanos dificulta a implementação de iniciativas regionais de partilha de dados. Para superar estes desafios é essencial desenvolver capacidades locais no armazenamento e análise de dados, efectuando um investimento em infraestruturas tecnológicas, incentivando ao mesmo tempo colaborações regionais para padronizar metodologias de recolha.

Apesar destes desafios, várias iniciativas africanas demonstram o potencial da Inteligência Artificial ​​quando se baseia em dados locais. No Quénia, a startup FarmWorks utiliza Inteligência Artificial para optimizar práticas agrícolas e microcréditos.

No sector de energia, a Husk Power Systems opera microrredes solares híbridas com base em previsões automatizadas da procura de energia. Estes exemplos mostram que África pode não só adoptar, mas também inovar em Inteligência Artificial.

Adicionalmente, programas como o Deep Learning Indaba que reúne investigadores africanos para promover o desenvolvimento de Inteligência Artificial no continente, têm sido fundamentais para criar uma rede de talentos locais. Estas iniciativas estão a formar as gerações futuras e a fornecer as ferramentas necessárias para impulsionar a inovação africana na Inteligência Artificial.

Outro exemplo promissor é o uso de Inteligência Artificial no combate à caça furtiva, com sistemas de vigilância que utilizam dados locais para supervisionar as áreas protegidas e identificar actividades ilegais. Estes esforços além de protegerem a biodiversidade africana, destacam como a Inteligência Artificial pode ser usada para resolver desafios específicos do continente.

Um bom exemplo das parcerias internacionais é o centro de Inteligência Artificial para o desenvolvimento sustentável, apoiado por actores como o PNUD e o G7, com foco no desenvolvimento de talentos africanos e na integração das línguas locais nos sistemas de Inteligência Artificial.

Estes esforços visam garantir o crescimento inclusivo e equitativo da Inteligência Artificial ​​em África, atraindo ao mesmo tempo investimento internacional. Para além disso, empresas mundiais como a Google estão a investir em centros de pesquisa em Inteligência Artificial em África como, por exemplo, o Google AI Research Center em Accra, Gana.

Estas parcerias fornecem recursos financeiros e ajudam a criar um ambiente propício para o intercâmbio de conhecimento entre investigadores locais e internacionais. No entanto, é fundamental que essas colaborações respeitem a soberania digital de África e garantam que os benefícios dos investimentos sejam distribuídos de forma justa.

Uma abordagem ética, inclusiva e colaborativa, será fundamental para construir um ecossistema digital sustentável no continente africano que realmente beneficie as comunidades locais. Na última Assembleia Geral das Nações Unidas, os debates destacaram a necessidade de co-criar soluções com os países africanos, em vez de impor modelos externos.

A Inteligência Artificial representa uma oportunidade sem precedentes para o desenvolvimento de África, mas o papel dos dados locais é fundamental para o sucesso desta revolução tecnológica. Resolver questões como o viés algorítmico, as lacunas na recolha de dados e a exclusão digital requer colaboração entre governos, sector privado e parceiros internacionais.

Ao dar prioridade à formação de talentos locais e à inovação e à padronização de métodos de recolha de dados, África pode criar um modelo de Inteligência Artificial inclusivo, sustentável e globalmente relevante. As iniciativas já em curso mostram que o continente tem potencial e determinação para estar na linha da frente de inovações que tenham impacto significativo a nível mundial.

O futuro digital de África vai depender das escolhas feitas hoje e, a valorização dos dados locais, será sem dúvida, o seu maior trunfo.