Conjuntos de datos para ayudar a orientar la ayuda

El personal de campo del censo se reúne para revisar su equipo antes de dirigirse a un censo inicial de personas sin hogar en el Distrito Central de Negocios, en Park Station en Johannesburgo, Sudáfrica, el 2 de febrero de 2022. Foto: AFP

Decidida a usar sus habilidades para luchar contra la desigualdad, la científica informática sudafricana Raisetji Sivala ha comenzado a trabajar en la creación de algoritmos que identifiquen los puntos críticos de pobreza, desarrollando conjuntos de datos que espera ayuden a orientar la ayuda, nuevas viviendas o clínicas.

Desde el análisis de cultivos hasta el diagnóstico médico, la inteligencia artificial (IA) ya se está utilizando en tareas esenciales en todo el mundo, pero Sefala y un número creciente de desarrolladores africanos la están encabezando para abordar los desafíos específicos de su continente.

Sivala dijo que el conocimiento local es vital para diseñar soluciones viables basadas en IA.

«Si no tienes personas con diversas experiencias haciendo la investigación, es fácil interpretar los datos de manera que marginen a otros», dijo la joven de 26 años desde su casa en Johannesburgo.

África es el continente más pequeño y de más rápido crecimiento del mundo, y los expertos en tecnología dicen que los jóvenes desarrolladores locales de inteligencia artificial tienen un papel vital que desempeñar en el diseño de aplicaciones para abordar los problemas locales.

“Para que África salga de la pobreza, se necesitará innovación y esto puede ser revolucionario, porque los africanos están haciendo cosas por África”, dijo Sina Lawson, Ministra de Economía Digital y Transformación de Togo.

“Necesitamos usar soluciones sofisticadas para nuestros problemas, porque no están resolviendo problemas en 2022 con métodos de hace 20 años”, dijo Lawson a la Fundación Thomson Reuters en una entrevista en video desde el país de África Occidental.

Los grupos de derechos digitales advierten sobre el uso de IA para la vigilancia y el riesgo de discriminación, pero Sefala dijo que también podría usarse para «servir a las personas detrás de los puntos de datos».

Mapeé cada suburbio y ciudad de Sudáfrica, luego combiné este conjunto de datos con datos satelitales y algoritmos de aprendizaje automático para capturar el crecimiento de estos vecindarios a lo largo del tiempo.

Pronto me di cuenta de que los algoritmos que creé solo llegaban tan lejos porque algunos pueblos, incluido el lugar donde crecí, no se predijeron correctamente.

La capacidad de mejorar los algoritmos en función de su experiencia en vivo significó que los datos recopilados se volvieron más precisos.

“Este tipo de decisiones determinan a quién alienas o incluyes al construir tus propios modelos de IA”, dijo Sivala, investigador principal de IA en el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial Distribuida (DAIR), un grupo de investigación dirigido por la comunidad.

Ofreciendo asistencia

Lawson dijo que con la propagación de COVID-19 en todo el mundo a principios de 2020, los funcionarios del gobierno de Togo reconocieron que se necesitaban medidas urgentes para apoyar a los trabajadores informales que representan alrededor del 80 por ciento de la fuerza laboral del país.

“Si decides que todos se quedarán en casa, esa persona en particular no comerá ese día, es así de simple”, dijo.

En 10 días, el gobierno creó una plataforma de pago móvil, llamada Novice, para distribuir efectivo a grupos vulnerables.

El gobierno se ha asociado con el Centro de Investigación de Innovaciones para la Lucha contra la Pobreza (IPA) y la Universidad de California, Berkeley, para construir un mapa de pobreza de Togo utilizando imágenes satelitales.

Utilizando algoritmos impulsados ​​por GiveDirectly, una organización sin fines de lucro que utiliza inteligencia artificial para distribuir transferencias de efectivo, se identificaron destinatarios que ganan menos de $1.25 por día y viven en áreas más pobres para una transferencia de efectivo directa.

“Les enviamos un mensaje de texto que si necesita ayuda financiera, regístrese”, dijo Lawson, y agregó que se priorizó el consentimiento de los beneficiarios y la privacidad de los datos.

Todo el programa ha llegado a 920.000 beneficiarios necesitados.

“El aprendizaje automático tiene la ventaja de llegar a tantas personas en muy poco tiempo y brindar ayuda cuando las personas más lo necesitan”, dijo Caroline Tite, directora de Jeff Direct en Kenia.

Representación cero

Con el objetivo de promover el debate sobre la inteligencia artificial en África, los científicos informáticos Benjamin Rosemann y Ulrich Paquet cofundaron Deep Learning Indaba, una reunión de una semana que comenzó en Sudáfrica, con otros colegas en 2017.

“Solía ​​venir a las conferencias de IA más importantes y no había representación de África, ni en términos de documentos ni de personas, por lo que todos estamos enfocados en encontrar formas rentables de construir una comunidad”, dijo Paquet en una videollamada. .

En 2019, se implementaron 27 Indabas más pequeños, llamados IndabaX, en todo el continente, y algunos eventos albergaron hasta 300 participantes.

Una de esas sucursales fue IndabaX Uganda, donde el fundador Bruno Siquewire dijo que los participantes intercambiaron información sobre el uso de la IA en temas sociales como la mejora de la agricultura y el tratamiento de la malaria.

Otro resultado de Indaba Sudáfrica fue Masakhane, una organización que utiliza el aprendizaje automático de código abierto para traducir idiomas africanos que generalmente no se encuentran en programas en línea como Google Translate.

En su sitio, los fundadores hablan sobre la filosofía «ubuntu» sudafricana, un término que generalmente significa «humanidad», como parte de los valores de su organización.

“Esta filosofía requiere colaboración, participación y comunidad”, dice su sitio, una filosofía que Ssekiwere, Paquet y Rosman dijeron que ahora se ha convertido en el valor impulsor de la investigación de IA en África.

inclusión

Ahora que Sefala ha construido un conjunto de datos de los suburbios y pueblos sudafricanos, planea colaborar con expertos en el dominio y comunidades para mejorarlo, profundizar la investigación sobre desigualdad y mejorar los algoritmos.

Los líderes africanos de inteligencia artificial dicen que construir conjuntos de datos más completos también ayudará a abordar los sesgos aprendidos en los algoritmos.

Imagine lanzar Novissi en Benin, Burkina Faso, Ghana y Costa de Marfil [Cote d’Ivoire] … Luego, el algoritmo se entrenará para comprender la pobreza en África Occidental”, dijo Lawson.

«Si hay formas de combatir el sesgo en la tecnología, es aumentando los conjuntos de datos diversos… necesitamos contribuir más».

Contribuir más requerirá una mayor financiación para proyectos africanos y un acceso más amplio a la educación en informática y tecnología en general, dijo Sivala.

A pesar de estos obstáculos, «la tecnología será el salvador de África», dijo Lawson.

“Usemos la última tecnología y apliquémosla de inmediato o de lo contrario no saldremos de la pobreza como continente”.

Reuters