Исследователи обнаружили более 90 внедрений нейросетей в нескольких странах, например, в Кении, Южной Африке и Нигерии. Их в GSMA называют технологическими рынками.
Сейчас на континенте ИИ чаще всего используют в сфере сельского хозяйства, в энергетике и для борьбы с изменениями климата. Сельское хозяйство обычно получает больше всего инноваций, на него приходится 49% внедрений технологий на всем континенте. Это объясняется тем, что сельское хозяйство составляет около 17% ВВП Африки. Это важная часть экономики многих стран.
Как именно используют нейросети? С помощью машинного обучения местным фермерам дают разного рода рекомендации. Например, в Кении платформа Apollo может давать советы по поливу, удобрениям и др. В Камеруне есть проект Agrix Technology, он позволяет определять болезни растений по фото и предлагает варианты лечения.
На борьбу с изменением климата приходится 26% внедрений ИИ. Чаще всего нейросети отслеживают биоразнообразие и используют для защиты дикой природы. Разработчики также создают системы раннего предупреждения, которые могут спрогнозировать чрезвычайные климатические ситуации, стихийные бедствия.
Энергетика – 24% внедрений ИИ от общего числа внедрений. Нейросети отвечают за улучшение интеллектуального управления энергопотреблением, планирование профилактики и др.
У Африки те же проблемы с разработкой искусственного интеллекта, что и у многих других стран. Например, дефицит кадров, нехватка наборов данных, отсутствие информации для обучения на местных языках. Также на континенте нет надежной вычислительной инфраструктуры.
Данные для обучения ИИ становятся ценнее не по дням, а по часам. Не зря OpenAI так активно заключает контракты с издательствами и газетами на использование их контента. Запасы публичных текстовых данных закончатся в период с 2026 по 2032 года, предсказывают в Стэнфордском университете.
После этого в развитии нейросетей наступит стагнация и/или рынок, скорее всего, будет монополизирован корпорациями (как в фильмах про будущее). Ведь у них данные всегда под рукой и в огромных количествах.
Что касается Африки, то GSMA предлагает чиновникам и частным структурам информировать население о нейросетях и параллельно придумать, как повысить квалификацию разработчиков. В перспективе это позволит собирать больше данных у населения для обучения ИИ и эффективнее использовать уже имеющиеся массивы. Получится ли работать с гражданами — вопрос спорный, потому что нейросеть может принять на веру ложную или необъективную информацию, не говоря уже о возможных юридических разбирательствах.