De ontwikkelingslanden blijven achter in de AI race en dat

De ontwikkelingslanden blijven achter in de AI-race – en dat is een probleem voor ons allemaal

sdecoret/Shutterstock

Kunstmatige intelligentie (AI) is tegenwoordig veel meer dan alleen een modewoord. Het is de kracht achter gezichtsherkenning in smartphones en computers, vertaling tussen vreemde talen, systemen die spam-mails filteren en giftige inhoud op sociale media identificeren, en kan zelfs kankertumoren opsporen. Deze voorbeelden, samen met talloze andere bestaande en opkomende toepassingen van AI, helpen het dagelijkse leven van mensen gemakkelijker te maken, vooral in de ontwikkelde wereld.

In oktober 2021 hadden naar verluidt 44 landen hun eigen nationale AI-strategische plannen, waaruit blijkt dat ze bereid zijn om vooruit te komen in de wereldwijde AI-race. Daartoe behoren opkomende economieën zoals China en India, die het voortouw nemen bij het opstellen van nationale AI-plannen binnen de ontwikkelingswereld.

Oxford Insights, een adviesbureau dat organisaties en overheden adviseert over zaken die te maken hebben met digitale transformatie, heeft de bereidheid van 160 landen over de hele wereld gerangschikt als het gaat om het gebruik van AI in overheidsdiensten. De VS staat op de eerste plaats in hun 2021 Government AI Readiness Index, gevolgd door Singapore en het Verenigd Koninkrijk.

Opmerkelijk is dat de laagst scorende regio’s in deze index een groot deel van de ontwikkelingswereld omvatten, zoals Afrika ten zuiden van de Sahara, de Caraïben en Latijns-Amerika, evenals enkele Centraal- en Zuid-Aziatische landen.

De ontwikkelde wereld heeft een onvermijdelijk voordeel bij het boeken van snelle vooruitgang in de AI-revolutie. Met hun grotere economische capaciteit zijn deze rijkere landen natuurlijk het best geplaatst om grote investeringen te doen in het onderzoek en de ontwikkeling die nodig zijn om moderne AI-modellen te creëren.

Ontwikkelingslanden hebben daarentegen vaak urgentere prioriteiten, zoals onderwijs, sanitaire voorzieningen, gezondheidszorg en het voeden van de bevolking, die elke significante investering in digitale transformatie terzijde schuiven. In dit klimaat zou AI de digitale kloof die nu al bestaat tussen ontwikkelde en ontwikkelingslanden kunnen vergroten.

Lees meer:
Ethiek van AI: hoe moeten we omgaan met rationele, voelende robots – als ze zouden bestaan?

De verborgen kosten van moderne AI

AI wordt traditioneel gedefinieerd als “de wetenschap en engineering van het maken van intelligente machines”. Om problemen op te lossen en taken uit te voeren, kijken AI-modellen doorgaans naar informatie uit het verleden en leren zij regels om voorspellingen te doen op basis van unieke patronen in de gegevens.

AI is een brede term, die twee hoofdgebieden omvat – machine learning en deep learning. Terwijl machine learning over het algemeen geschikt is om te leren van kleinere, goed georganiseerde datasets, zijn deep learning-algoritmen meer geschikt voor complexe, reële problemen – bijvoorbeeld het voorspellen van aandoeningen van de luchtwegen aan de hand van röntgenbeelden van de borstkas.

Veel moderne AI-gestuurde toepassingen, van de Google translate functie tot robot-geassisteerde chirurgische procedures, maken gebruik van diepe neurale netwerken. Dit zijn een speciaal soort deep learning-modellen die losjes gebaseerd zijn op de architectuur van het menselijk brein.

Cruciaal is dat neurale netwerken data-hongerig zijn en vaak miljoenen voorbeelden nodig hebben om te leren hoe ze een nieuwe taak goed kunnen uitvoeren. Dit betekent dat zij een complexe infrastructuur van gegevensopslag en moderne computerhardware vereisen, in vergelijking met eenvoudiger modellen voor machinaal leren. Dergelijke grootschalige computerinfrastructuur is over het algemeen onbetaalbaar voor ontwikkelingslanden.

Een robotassistent houdt een tablet vast.

De ontwikkelde wereld heeft een onvermijdelijke voorsprong in de AI-revolutie.
MikeDotta/Shutterstock

Afgezien van het forse prijskaartje, is een andere kwestie die ontwikkelingslanden onevenredig zwaar treft, de groeiende tol die dit soort AI op het milieu eist. Zo kost het trainen van een hedendaags neuraal netwerk meer dan 150.000 dollar en veroorzaakt het tijdens de training ongeveer 650 kg koolstofuitstoot (vergelijkbaar met een trans-Amerikaanse vlucht). Het trainen van een meer geavanceerd model kan leiden tot ruwweg vijf keer de totale koolstofuitstoot die een gemiddelde auto gedurende zijn hele levensduur genereert.

De ontwikkelde landen hebben historisch gezien het meest bijgedragen aan de stijgende koolstofemissies, maar de last van die emissies rust helaas het zwaarst op de schouders van de ontwikkelingslanden. Het zuiden van de wereld lijdt over het algemeen onevenredig onder milieucrises, zoals extreme weersomstandigheden, droogtes, overstromingen en vervuiling, deels vanwege de beperkte capaciteit om te investeren in klimaatmaatregelen.

Ontwikkelingslanden profiteren ook het minst van de vooruitgang in AI en al het goede dat deze kan brengen – inclusief het opbouwen van veerkracht tegen natuurrampen.

Lees meer:
Zes grote digitale trends om in de gaten te houden in 2022

AI voor het goede gebruiken

Terwijl de ontwikkelde wereld snelle technologische vooruitgang boekt, lijkt de ontwikkelingswereld ondervertegenwoordigd te zijn in de AI-revolutie. En behalve onrechtvaardige groei zal de ontwikkelingswereld waarschijnlijk ook het zwaarst te lijden hebben onder de gevolgen voor het milieu van de moderne AI-modellen, die meestal in de ontwikkelde wereld worden toegepast.

Maar het is niet allemaal slecht nieuws. Volgens een studie uit 2020 kan AI helpen om 79% van de doelstellingen binnen de duurzame ontwikkelingsdoelen te halen. AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt om de aanwezigheid van verontreiniging in de watervoorziening te meten en te voorspellen, waardoor de processen voor de controle van de waterkwaliteit worden verbeterd. Dit zou op zijn beurt de toegang tot schoon water in ontwikkelingslanden kunnen verbeteren.

De voordelen van AI in het zuiden van de wereld kunnen enorm zijn – van het verbeteren van de sanitaire voorzieningen, tot het helpen bij het onderwijs, tot het bieden van betere medische zorg. Deze stapsgewijze veranderingen kunnen aanzienlijke doorwerkingseffecten hebben. Betere sanitaire voorzieningen en gezondheidsdiensten in ontwikkelingslanden zouden bijvoorbeeld kunnen helpen om uitbraken van ziekten te voorkomen.

Lees meer:
Het gebruik van AI in de landbouw kan de wereldwijde voedselzekerheid vergroten – maar we moeten wel anticiperen op de risico’s

Maar als we de echte waarde van “goede AI” willen bereiken, is een billijke deelname aan de ontwikkeling en het gebruik van de technologie essentieel. Dit betekent dat de ontwikkelde wereld meer financiële en technologische steun moet verlenen aan de ontwikkelingslanden in de AI-revolutie. Deze steun zal meer dan van korte duur moeten zijn, maar zal voor iedereen aanzienlijke en blijvende voordelen opleveren.

The Conversation

De auteurs werken niet voor, consulteren, bezitten geen aandelen in of ontvangen geen financiering van een bedrijf of organisatie die baat zou hebben bij dit artikel, en hebben geen relevante affiliaties buiten hun academische aanstelling bekend gemaakt.