Examinando críticamente si el mantra, cada vez más en boga, “IA para desarrollo” puede superar los arraigados problemas estructurales de África.
En un continente que a menudo se encuentra en un estado de crisis perpetua, el desarrollo parece una empresa inalcanzable. De hecho, los recientes golpes militares y conflictos armados como los de Sudán y Gabón no dan a los seguidores de los asuntos africanos, particularmente a los de Occidente, ninguna garantía de que África está en ascenso, un lema que ha sido a veces pregonado por líderes de opinión global y agitadores como The New York Times, The Economist y otros.
El desarrollo parece estar en crisis y necesitar una rápida reanimación. Para poner las cosas en perspectiva, la Asistencia Oficial al Desarrollo (AOD) ascendió a 185.900 millones de dólares en 2021, según cifras de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE). Por otro lado, los sombríos resultados de desarrollo muestran la ineficacia del desarrollo internacional. Por ejemplo, las tasas de pobreza de la mayoría de los países que reciben asistencia internacional han aumentado desde 2019, dejando entre el 50 % y el 70 % de sus población viviendo por debajo del umbral de pobreza. A nivel mundial, la situación no es alentadora. Según el Banco Mundial, el número de personas que viven en extrema pobreza aumentó en 2022 a más de 700 millones en todo el mundo. El último informe de progreso de la ONU sobre los ODS 2023 pinta un sombrío panorama. El progreso ha sido débil e insuficiente en más del 50 % de los objetivos. Peor aún, el progreso se ha estancado o se ha revertido en más del 30 % de los objetivos de los ODS. Esto incluye objetivos clave sobre pobreza, hambre y el clima. Además, en un tono extremadamente alarmante, el informe concluye que más de la mitad del mundo se está quedando atrás, y la mayoría de los que son dejados atrás, como habrás adivinado, viven en el Sur Global.
Mientras la agenda de desarrollo global lucha encarecidamente, la inteligencia artificial (IA) es presentada como una herramienta eficaz para acelerar los objetivos y metas de desarrollo y arreglar el fallido modelo de desarrollo internacional.
Agencias de desarrollo internacionales y socios locales han implementado nuevos programas de IA para el desarrollo (AI4D) en varios países africanos del África subsahariana y occidental, entre otros lugares. Ostensiblemente, esto parece una tarea lógica y valiosa dado el revuelo global en torno a la IA. Sin embargo, las iniciativas de IA en África se encuentran entorpecidas por el deficitario modelo de desarrollo. Esta lógica deficitaria enfatiza el fracaso del desarrollo en el Mundo Mayoritario como una inminente consecuencia de la falta de capacidad humana y tecnológica.
El aprendizaje automático es a menudo entendido como una tecnología que cambiará la agencia de lo humano a sistemas y máquinas no humanos más confiables. Esta asunción, que impulsa también el desarrollo de la IA en Occidente, se manifiesta de diferentes maneras en iniciativas de desarrollo de IA en África.
Se priorizan la eficiente asignación de recursos y los resultados de productividad sobre las necesidades reales de la gente y sus visiones de lo que significa construir sus propias comunidades y hacerlas prosperar.
Por ejemplo, varios proyectos AI4D se centran en resolver problemas relacionados con la agricultura intentando aumentar la producción de cultivos y predecir enfermedades de cultivos utilizando aprendizaje de máquinas, como Technology FarmSpeak en Nigeria. De manera similar, otros proyectos relacionados con la sostenibilidad ambiental están creando modelos de aprendizaje automático para predecir tensiones ambientales y su impacto en la salud y el calentamiento global. El proyecto “Modelando tempranos indicadores de riesgo para anticipar la desnutrición” (MERIAM) de Acción contra el Hambre se asoció con otras agencias de desarrollo e instituciones académicas para abordar este desafío monitoreando y prediciendo las condiciones de sequía. Otra aplicación relacionada con la gestión energética del Responsible AI Lab (RAIL) de Ghana está intentando integrar modelos eficaces de distribución de energía en la red para optimizar la disponibilidad de electricidad. Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA en la región sea, quizás, el área del procesamiento del lenguaje natural (PLN), donde se intenta construir modelos lingüísticos para lenguas indígenas africanas como el Igbo, el Hausa, el Yoruba, el Twi, el Akan y otras, por empresas emergentes que utilizan programas de financiación para el desarrollo como el Fondo Lacuna. Estos modelos pueden ser integrados en otras aplicaciones en áreas como atención sanitaria y educación. Los beneficios de estos programas y aplicaciones podrían ser evidentes dadas las condiciones locales en la mayoría de países africanos.
La realidad sobre el terreno, sin embargo, es que la mayor parte del desarrollo de la IA en África está configurado por prácticas de agencias de desarrollo internacionales y programas de responsabilidad social corporativa de corporaciones multinacionales. Estos programas, implementados en asociación con grandes empresas tecnológicas y actores locales, incluidos científicos y profesionales, están demasiado centrados en generar conjuntos de datos africanos locales y construir soluciones técnicas, con la esperanza de que algún día se conviertan en deslumbrantes estrellas en la escena tecnológica global. Se están dedicando importantes energías e inversiones a la recopilación de conjuntos de datos locales para renovar modelos de aprendizaje de máquinas para el análisis predictivo basado en el contexto local. Sin embargo, hay muy poca discusión sobre los objetivos y usos de estas iniciativas de IA, sobre qué comunidades y grupos sociales se benefician de ellas y cómo se adoptarán estas soluciones tecnológicas en el contexto local En resumen, falta un compromiso serio con los imaginarios políticos de las diversas comunidades locales sobre sus visiones de cómo será para ellos un futuro tecnológico con IA.
El Modelo de Desarrollo Responsable de AI.
Desde la Declaración de París sobre desarrollo internacional y eficacia de ayuda por parte de los miembros de la OCDE y la Agenda de Acción de Accra en 2008, se han invertido muchos esfuerzos y energías en mejorar modelos de desarrollo hacia una mayor apropiación, armonización y alineación con objetivos locales de los socios de desarrollo. A primera vista, esto parece un alejamiento significativo de la sabiduría convencional de la economía del desarrollo que pone énfasis en la industrialización doméstica o el comercio internacional. Sin embargo, críticos de apropiación de desarrollo señalan que si bien este modelo de desarrollo parece plausible al principio, en la práctica hay mayor pragmatismo y egoísmo de los actores del desarrollo que hacen que su implementación sea ineficaz. Además, Takiyah Harper-Shipman, académica de estudios africanos en Davidson College, sostiene que la propiedad del desarrollo sirve para perpetuar el papel central de las organizaciones multilaterales y los donantes internacionales para el desarrollo en África, al tiempo que otorga muy poca autonomía a los socios locales. A pesar de estas críticas, varios programas de desarrollo dirigidos al Mundo Mayoritario, como la Agenda 2030 de Naciones Unidas y muchas de sus variaciones regionales, parecen estar adoptando este enfoque de desarrollo para lograr los ODS.
Las principales agencias de desarrollo internacional en África, como el Centro Internacional de Investigación y Desarrollo (IRDC) de Canadá, la Agencia Sueca de Cooperación para el Desarrollo Internacional (SIDA) y la Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) de Alemania, desempeñan, en este momento, un papel clave en la difusión de tecnología IA en el continente. Su atención se ha centrado en el desarrollo de capacidades locales y en garantizar que las dimensiones éticas del desarrollo de la IA no sean tenidas en cuenta en un continente con un legado colonial profundamente arraigado y una larga historia de explotación.
Sin embargo, la agenda ética de la IA impulsada por los defensores del desarrollo responsable de la IA en África tiene dos objetivos. Enmarca el despliegue de la IA como una forma de evitar tanto los viejos obstáculos de desarrollo como las formas de daño algorítmico que se experimenta en Occidente. Por supuesto, no hay nada de malo en intentar participar en el desarrollo y la innovación tecnológicos de una manera que no exacerbe la explotación económica ni reproduzca prejuicios, sesgos, desigualdad y opresión en cualquier sociedad. Sin embargo, el enfoque de la agenda ética de la IA en África ha sido influenciado por marcos occidentales que adoptan un enfoque universalista respecto a concepciones de ética, privacidad, derechos humanos, etc. Los esfuerzos actuales de gobernanza de la IA en África intentan adoptar estos enfoques y basarse en las mismas normativas afirmaciones sobre los beneficios y riesgos de la IA, sin abordar adecuadamente la forma en que los africanos entienden la tecnología de IA.
Además, la mayoría de gobiernos africanos buscan responsables programas IA para atraer más fondos para el desarrollo que puedan ayudarlos a abordar algunos de sus problemas fiscales y cumplir las promesas incumplidas relacionadas con programas nacionales de ciencia, tecnología e innovación. No hay, sin embargo, la suficiente diligencia necesaria en garantizar estos programas por gobiernos nacionales o asegurar su alineación con una estrategia nacional más amplia de desarrollo económico. La mayoría de estos programas parecen basarse únicamente en fundamentos técnocientíficos y comerciales que tienen como objetivo atraer a las grandes empresas tecnológicas y a firmas multinacionales de consultoría tecnológica con un enfoque limitado a la competitividad económica en un sistema globalizado de mercado. Al hacerlo, los gobiernos nacionales permiten que los actores internacionales tengan más capacidad de acción para dar forma a la agenda de desarrollo de IA en África.
Hoy en día, existen numerosos desafíos para una agenda de desarrollo de IA en África. Muchos investigadores de IA señalan la dificultad para acceder a las cantidades de datos necesarios para modelos de IA, limitada calidad de datos y capacidad de almacenamiento y falta de reguladores marcos y políticas. La conectividad de banda ancha sigue siendo un gran problema a pesar de la proliferación de dispositivos móviles y de conectividad en el continente. Sin embargo, centrarse en la recopilación de datos sin abordar los aspectos más amplios y las cuestiones más urgentes relacionadas con la infraestructura de datos más allá de la conectividad perpetúan la dependencia de los países africanos de las empresas occidentales y chinas y limita su capacidad para influir en la agenda de desarrollo. Las universidades africanas, por ejemplo, no tienen actualmente programas especializados de IA que estén institucionalizados de manera significativa que puedan apoyar el desarrollo nacional. Carecen de adecuada financiación para desarrollar programas de este tipo que produzcan talento local e innovaciones locales relevantes. La mayoría de gobiernos africanos no tienen una visión o estrategia nacional para aprovechar las oportunidades que la tecnología de IA puede presentar para su desarrollo nacional, ya que dependen completamente de la financiación internacional para el desarrollo. Esta no es una buena manera de construir estrategias nacionales de tecno ciencia y estrategias de innovación que puedan beneficiar a la mayoría de sus ciudadanos. La ausencia de un rol efectivo para el Estado deja a África, una vez más, vulnerable a las prácticas de extractivismo de datos y de explotación digital.
Descolonizando la IA
La descolonización ha sido fundamental para muchos programas internacionales de desarrollo de IA que han ido ascendiendo en el continente en los últimos años. En un mundo donde los modelos de desarrollo están profundamente arraigados en un sistema capitalista mundial neocolonialista, parece más urgente que nunca intentar descolonizar la IA si los africanos van a obtener algún beneficio de esta tecnología.
Sin embargo, el enfoque en descolonizar la IA parece estar centrado alrededor de la tecnología, sin atender adecuadamente a las condiciones sociales, políticas y económicas que moldean y son moldeadas por la innovación tecnocientífica.
El investigador de DeepMind y desarrollador de IA de Google, Shakir Mohamed, y sus colegas, William Isaac y Marie-Therese de la Universidad de Oxford, han propuesto, por ejemplo, un enfoque decolonial que se centra en la previsión sociotécnica basada en valores y poder para acercar el desarrollo de IA a la comunidad. Su enfoque, al igual que otros pensamientos decoloniales destacados en este campo, parece centrarse en cómo aplicar la descolonialidad a la IA y crear una versión de IA que pueda hacer más bien que mal. Por el contrario, la académica sudafricana Rachel Adams ha planteado la pregunta: “¿ Puede la IA, de hecho, ser descolonizada?”. Adams ha señalado que la agenda de descolonización está preocupada por construir una versión superficial de la IA que busque estar conectada a la comunidad, sin abordar plenamente los supuestos subyacentes que sustentan la IA en términos de ética occidental, filosofía moral y una comprensión eurocéntrica de la inteligencia humana. Ella insta a los pensadores decoloniales de la IA a comenzar preguntándose qué significa la IA debido al colonialismo. De otra manera, existe una necesidad urgente de re imaginar la IA desde una perspectiva africana. El discurso de descolonización, en cierto sentido, ha sido cooptado por actores occidentales para caracterizar esta versión de desarrollo internacional como diferente a los anteriores modelos de desarrollo.
Si los defensores africanos del desarrollo de la IA y sus aliados internacionales quieren descolonizar la IA, per se, deben reconocer primero que la descolonización no es la misma en todo el mundo. Además, no se limita a recopilar conjuntos de datos locales que alimenten modelos de aprendizaje de máquinas o a crear soluciones tecnológicas autóctonas basadas en modelos occidentales de innovación. En África particularmente, la descolonización fue entendida como un proyecto político que buscaba desmantelar las instituciones y estructuras coloniales y desafiar la hegemonía de los sistemas europeos de producción de conocimiento. Era un proyecto arraigado en la autonomía política y económica y en la soberanía tecnocientífica de los países poscoloniales africanos. Una de las formas en que el protagonista de la independencia africana persiguió esta visión es a través de una agenda Panafricana para la cooperación para el desarrollo económico y la acción política colectiva. Esto resultó en la culminación de la Organización de la Unidad Africana (OUA) en 1965, predecesora de la Unión Africana (UA).
Es cierto que tanto la OUA como la UA se han visto empañadas por fracasos, ineficacia y percepción negativa. Además, la región ha estado enfrentando una crisis de democracia de larga data, con sus instituciones comprometidas y sus luchas con la inestabilidad política. Sin embargo, sigue habiendo oportunidades y, lo que es más importante, una necesidad urgente de considerar una agenda Panafricana sobre IA en la que sea posible llegar a un consenso. Esto requerirá que los gobiernos nacionales prioricen el desarrollo tecnocientífico y la innovación en sus agendas nacionales de manera que garanticen su desvinculación de terrenos occidentales de desarrollo y progreso.
Otro aspecto clave es la necesidad de que los gobiernos nacionales afirmen su autonomía y soberanía sobre los grandes proyectos tecnológicos. Con la creciente influencia de China en el desarrollo económico de África, a través de organizaciones como el Foro de Cooperación China-África (FOCAC), y la lucha por el dominio global de la IA África se convertirá, una vez más, en el campo de batalla de poderosos actores internacionales y la continua explotación tanto de los datos como de la gente. Por lo tanto, se vuelve crucial una renovada agenda nacional para resistir la datificación y el extractivismo y priorizar el interés nacional en las grandes infraestructuras de datos públicos para que África se beneficie de cualquier innovación tecnológica en IA. Esto requerirá fortalecer los acuerdos regionales y la creación de organizaciones regionales. Estas iniciativas no sólo deben ser capaces de participar en la innovación tecnocientífica en IA, sino que también deben tener la capacidad de pensar a través del proceso de transformar la economía rural de África y sus comunidades en modelos económicos más sostenibles que realmente aprovechen los datos y la IA en beneficio de los pueblos de África.
Yousif Hassan
Fuente: Bot Populi (Talking Digital Justice)
[Traducción, Jesús Esteibarlanda]
[CIDAF-UCM]
