Upendeleo wa Magharibi katika AI: Kwa Nini Mitazamo ya Ulimwenguni Inakosekana

An Msaidizi wa AI inatoa jibu lisilo na maana au la kutatanisha kwa swali rahisi, linalofichua suala muhimu linapotatizika kuelewa nuances za kitamaduni au mifumo ya lugha nje ya mafunzo yake. Hali hii ni ya kawaida kwa mabilioni ya watu wanaotegemea AI kwa huduma muhimu kama vile afya, elimu au usaidizi wa kazi. Kwa wengi, zana hizi hazipunguki, mara nyingi huwakilisha vibaya au kutojumuisha mahitaji yao kabisa.

Mifumo ya AI kimsingi inaendeshwa na lugha, tamaduni, na mitazamo ya Magharibi, na kuunda uwakilishi finyu na usio kamili wa ulimwengu. Mifumo hii, iliyojengwa juu ya hifadhidata na algoriti zilizoegemea upande mmoja, inashindwa kuonyesha utofauti wa idadi ya watu duniani. Athari huvuka mipaka ya kiufundi, ikiimarisha ukosefu wa usawa wa kijamii na kuongezeka kwa migawanyiko. Kushughulikia usawa huu ni muhimu kutambua na kutumia uwezo wa AI kutumikia wanadamu wote badala ya wachache waliobahatika.

Kuelewa Mizizi ya Upendeleo wa AI

Upendeleo wa AI sio kosa au uangalizi tu. Inatokana na jinsi mifumo ya AI imeundwa na kuendelezwa. Kihistoria, utafiti na uvumbuzi wa AI umejikita zaidi katika nchi za Magharibi. Mkusanyiko huu umesababisha kutawala kwa Kiingereza kama lugha kuu ya machapisho ya kitaaluma, seti za data na mifumo ya teknolojia. Kwa hivyo, muundo wa kimsingi wa mifumo ya AI mara nyingi hushindwa kujumuisha anuwai ya tamaduni na lugha za ulimwengu, na kuacha maeneo makubwa yakiwa na uwakilishi mdogo.

Upendeleo katika AI kwa kawaida unaweza kuainishwa katika upendeleo wa algorithmic na upendeleo unaoendeshwa na data. Upendeleo wa algorithmic hutokea wakati mantiki na sheria ndani ya muundo wa AI inapendelea matokeo au idadi maalum ya watu. Kwa mfano, kuajiri algoriti zilizofunzwa kwenye data ya kihistoria ya uajiri kunaweza kupendelea idadi ya watu bila kukusudia, na hivyo kuimarisha ubaguzi wa kimfumo.

Upendeleo unaotokana na data, kwa upande mwingine, unatokana na kutumia hifadhidata zinazoonyesha ukosefu wa usawa wa kijamii. kutambua usoni teknolojia, kwa mfano, mara nyingi hufanya vyema zaidi kwa watu wenye ngozi nyepesi kwa sababu hifadhidata za mafunzo zinaundwa na picha kutoka mikoa ya Magharibi.

Ripoti ya 2023 na Taasisi ya AI Sasa ilionyesha mkusanyiko wa maendeleo ya AI na nguvu katika mataifa ya Magharibi, hasa Marekani na Ulaya, ambapo makampuni makubwa ya teknolojia yanatawala nyanja hiyo. Vile vile, the Ripoti ya Kielezo cha AI ya 2023 na Chuo Kikuu cha Stanford inaangazia michango muhimu ya maeneo haya kwa utafiti na maendeleo ya kimataifa ya AI, ikionyesha wazi utawala wa Magharibi katika hifadhidata na uvumbuzi.

Usawa huu wa kimuundo unadai hitaji la haraka la mifumo ya AI kupitisha mbinu jumuishi zaidi zinazowakilisha mitazamo na hali halisi ya idadi ya watu duniani.

Athari za Kiulimwengu za Tofauti za Kitamaduni na Kijiografia katika AI

Utawala wa hifadhidata zinazozingatia Magharibi umeunda upendeleo mkubwa wa kitamaduni na kijiografia katika mifumo ya AI, ambayo imepunguza ufanisi wao kwa idadi tofauti. Wasaidizi wa kweli, kwa mfano, inaweza kutambua kwa urahisi misemo ya nahau au marejeleo yanayojulikana katika jamii za Magharibi lakini mara nyingi kushindwa kujibu kwa usahihi watumiaji kutoka asili nyingine za kitamaduni. Swali kuhusu mila za wenyeji linaweza kupokea jibu lisiloeleweka au lisilo sahihi, linaloonyesha ukosefu wa ufahamu wa kitamaduni wa mfumo.

Upendeleo huu unaenea zaidi ya uwasilishaji potofu wa kitamaduni na unakuzwa zaidi na tofauti za kijiografia. Data nyingi za mafunzo ya AI hutoka mijini, mikoa iliyounganishwa vyema katika Amerika Kaskazini na Ulaya na haijumuishi vya kutosha maeneo ya vijijini na mataifa yanayoendelea. Hii ina madhara makubwa katika sekta muhimu.

Zana za Kilimo za AI zilizoundwa kutabiri mavuno ya mazao au kugundua wadudu mara nyingi hushindwa katika maeneo kama vile Afrika Kusini mwa Jangwa la Sahara au Asia ya Kusini-Mashariki kwa sababu mifumo hii haikubaliani na hali ya kipekee ya mazingira ya maeneo haya na desturi za kilimo. Vile vile, mifumo ya huduma za afya ya AI, ambayo kwa kawaida hufunzwa data kutoka hospitali za Magharibi, inatatizika kutoa utambuzi sahihi kwa idadi ya watu katika sehemu nyingine za dunia. Utafiti umeonyesha kuwa miundo ya AI ya ngozi iliyofunzwa hasa kwenye ngozi nyepesi hufanya kazi mbaya zaidi inapojaribiwa kwenye aina mbalimbali za ngozi. Kwa mfano, Utafiti 2021 iligundua kuwa miundo ya AI ya utambuzi wa ugonjwa wa ngozi ilishuka kwa 29-40% ya usahihi ilipotumika kwenye mkusanyiko wa data uliojumuisha ngozi nyeusi. Masuala haya yanavuka mipaka ya kiufundi, yakionyesha hitaji la dharura la data jumuishi zaidi ili kuokoa maisha na kuboresha matokeo ya afya duniani.

Athari za kijamii za upendeleo huu ni kubwa sana. Mifumo ya AI iliyoundwa ili kuwawezesha watu binafsi mara nyingi huunda vizuizi badala yake. Majukwaa ya kielimu yanayoendeshwa na AI huwa yanatanguliza mitaala ya Magharibi, na kuwaacha wanafunzi katika maeneo mengine bila ufikiaji wa rasilimali husika au zilizojanibishwa. Zana za lugha mara nyingi hushindwa kunasa utata wa lahaja za mahali hapo na misemo ya kitamaduni, na kuzifanya zisiwe na manufaa kwa makundi makubwa ya watu duniani.

Upendeleo katika AI unaweza kuimarisha mawazo yenye madhara na kuimarisha usawa wa kimfumo. Teknolojia ya utambuzi wa uso, kwa mfano, imekabiliwa na ukosoaji wa viwango vya juu vya makosa kati ya makabila madogo, na kusababisha madhara makubwa ya ulimwengu halisi. Mnamo 2020, Robert Williams, mtu mweusi, alikamatwa kimakosa mjini Detroit kutokana na mechi yenye kasoro ya utambuzi wa uso, ambayo inaangazia athari za kijamii za upendeleo huo wa kiteknolojia.

Kiuchumi, kupuuza utofauti wa kimataifa katika maendeleo ya AI kunaweza kuzuia uvumbuzi na kupunguza fursa za soko. Makampuni ambayo hayatoi hesabu kwa mitazamo tofauti huhatarisha kutenganisha sehemu kubwa za watumiaji watarajiwa. A 2023 Ripoti ya McKinsey ilikadiria kuwa AI ya kuzalisha inaweza kuchangia kati ya $2.6 trilioni na $4.4 trilioni kila mwaka kwa uchumi wa dunia. Hata hivyo, kutambua uwezo huu kunategemea kuunda mifumo jumuishi ya AI ambayo inahudumia watu mbalimbali duniani kote.

Kwa kushughulikia upendeleo na kupanua uwakilishi katika ukuzaji wa AI, kampuni zinaweza kugundua masoko mapya, kuendeleza uvumbuzi, na kuhakikisha kuwa manufaa ya AI yanashirikiwa kwa usawa katika maeneo yote. Hii inaangazia umuhimu wa kiuchumi wa kujenga mifumo ya AI ambayo inaakisi na kuhudumia idadi ya watu duniani.

Lugha kama Kizuizi kwa Ujumuishi

Lugha zimefungamanishwa sana na tamaduni, utambulisho, na jamii, lakini mifumo ya AI mara nyingi hushindwa kuakisi utofauti huu. Zana nyingi za AI, ikiwa ni pamoja na wasaidizi pepe na chatbots, hufanya vyema katika lugha chache zinazozungumzwa na watu wengi na hupuuza zile ambazo haziwakilishwi sana. Ukosefu huu wa usawa unamaanisha kuwa lugha za kiasili, lahaja za kieneo, na lugha za walio wachache haziungwi mkono mara chache, na hivyo kuweka pembeni zaidi jamii zinazozizungumza.

Ingawa zana kama vile Tafsiri ya Google zimebadilisha mawasiliano, bado zinatatizika kutumia lugha nyingi, hasa zile zilizo na sarufi tata au uwepo mdogo wa kidijitali. Kutengwa huku kunamaanisha kuwa mamilioni ya zana zinazoendeshwa na AI bado hazifikiki au hazifanyi kazi, na hivyo kupanua mgawanyiko wa kidijitali. A Ripoti ya UNESCO ya 2023 ilifichua kuwa zaidi ya 40% ya lugha za ulimwengu ziko katika hatari ya kutoweka, na kutokuwepo kwao kwenye mifumo ya AI kunaongeza hasara hii.

Mifumo ya AI huimarisha utawala wa Magharibi katika teknolojia kwa kutanguliza sehemu ndogo tu ya anuwai ya lugha ulimwenguni. Kushughulikia pengo hili ni muhimu ili kuhakikisha kuwa AI inakuwa jumuishi na inahudumia jamii kote ulimwenguni, bila kujali lugha wanayozungumza.

Kushughulikia Upendeleo wa Magharibi katika AI

Kurekebisha upendeleo wa Magharibi katika AI kunahitaji kubadilisha kwa kiasi kikubwa jinsi mifumo ya AI inavyoundwa na kufunzwa. Hatua ya kwanza ni kuunda hifadhidata tofauti zaidi. AI inahitaji data ya lugha nyingi, tamaduni nyingi na uwakilishi wa kikanda ili kuhudumia watu ulimwenguni kote. Miradi kama masakhane, ambayo inasaidia lugha za Kiafrika, na AI4Bharat, ambayo inaangazia lugha za Kihindi, ni mifano mizuri ya jinsi maendeleo jumuishi ya AI yanaweza kufaulu.

Teknolojia pia inaweza kusaidia kutatua tatizo. Kujifunza kwa Shirikisho inaruhusu ukusanyaji na mafunzo ya data kutoka maeneo yenye uwakilishi mdogo bila kuhatarisha faragha. AI inayoeleweka zana hurahisisha kugundua na kurekebisha upendeleo kwa wakati halisi. Hata hivyo, teknolojia pekee haitoshi. Serikali, mashirika ya kibinafsi, na watafiti lazima washirikiane ili kujaza mapengo.

Sheria na sera pia zina jukumu muhimu. Serikali lazima zitekeleze sheria zinazohitaji data mbalimbali katika mafunzo ya AI. Wanapaswa kushikilia makampuni kuwajibika kwa matokeo ya upendeleo. Wakati huo huo, vikundi vya utetezi vinaweza kuongeza ufahamu na kusukuma mabadiliko. Vitendo hivi vinahakikisha kuwa mifumo ya AI inawakilisha utofauti wa ulimwengu na kuhudumia kila mtu kwa haki.

Aidha, ushirikiano ni muhimu sawa na teknolojia na kanuni. Wasanidi programu na watafiti kutoka maeneo ambayo hayajahudumiwa vizuri lazima wawe sehemu ya mchakato wa kuunda AI. Mawazo yao yanahakikisha zana za AI zinafaa kitamaduni na ni za vitendo kwa jamii tofauti. Kampuni za teknolojia pia zina jukumu la kuwekeza katika mikoa hii. Hii inamaanisha kufadhili utafiti wa ndani, kuajiri timu mbalimbali, na kuunda ushirikiano unaozingatia ujumuishi.

Mstari wa Chini

AI ina uwezo wa kubadilisha maisha, kuziba mapengo, na kuunda fursa, lakini tu ikiwa inafanya kazi kwa kila mtu. Mifumo ya AI inapopuuza utofauti mkubwa wa tamaduni, lugha, na mitazamo duniani kote, inashindwa kutimiza ahadi zao. Suala la upendeleo wa Magharibi katika AI sio tu dosari ya kiufundi bali ni suala linalohitaji uangalizi wa haraka. Kwa kutanguliza ushirikishwaji katika muundo, data na maendeleo, AI inaweza kuwa chombo kinachoinua jumuiya zote, si chache tu zilizobahatika.