Nella corsa globale all’intelligenza artificiale anche l’Africa fa la sua parte. Da tempo i cinquantacinque Paesi membri dell’Unione Africana – l’organizzazione che dal 2002 promuove lo sviluppo del continente nero nel contesto dell’economia globale – sono al lavoro su un’ambiziosa politica in materia di IA: l’obiettivo è un percorso comune per lo sviluppo e la regolamentazione della next big thing di questo secolo.
L’AI Act europeo ha aperto le danze: la pertinacia di Bruxelles nel voler definire gli standard normativi e di controllo degli algoritmi che plasmeranno la nostra società ha già segnato la strada. Gli ottimisti intravedono un futuro di convergenza normativa tra il blocco occidentale e la Cina; i pessimisti mettono in dubbio persino lo step intermedio, interrogandosi sulla fattibilità di un accordo efficace tra Stati Uniti e Unione europea. Il nostro mondo però è formato da una moltitudine di puntini come un quadro di Seurat. E alcuni dei singoli puntini lavoravano a politiche sull’IA ben prima dell’exploit popolare di ChatGPT. Paesi africani compresi.
Sette Stati del continente, infatti, hanno già sviluppato politiche e strategie nazionali, che attualmente si trovano in diverse fasi di attuazione. I benefici per l’economia sono allettanti: secondo un report di Access Partnership, Nigeria, Ghana, Kenya e Sudafrica potrebbero generare fino a centotrentasei miliardi di dollari in più entro il 2030 se le imprese iniziassero a utilizzare maggiormente strumenti di IA.
Lo scorso 29 febbraio, l’Agenzia per lo sviluppo dell’Unione africana ha pubblicato una bozza che definisce un progetto di regolamentazione dell’IA per le nazioni africane. Come riportato dal periodico MIT Technology Review, la bozza include raccomandazioni per codici e pratiche specifiche del settore, standard e organismi di certificazione per valutare ampi modelli basati su deep learning, modalità di sperimentazione sicura e l’istituzione di consigli nazionali per supervisionare la diffusione responsabile dell’IA. Si prevede che i capi di governo africani approveranno la strategia continentale nel febbraio 2025, quando si riuniranno al vertice annuale ad Addis Abeba, in Etiopia.
Da un lato la cosa incoraggia. Dall’altro, c’è il timore che i dibattiti sulla regolamentazione possano sfociare in posizioni eccessivamente conservative. Il rischio è di frenare lo sviluppo di una tecnologia potenzialmente dirompente per gli attuali equilibri economici mondiali, disincentivando gli investimenti all’interno di un contesto già svantaggiato dalla storica mancanza di infrastrutture. Sarebbe un peccato, anche perché l’Africa ha già familiarità con l’intelligenza artificiale.
L’istituto no-profit Distributed AI Research Institute, ad esempio, utilizza strumenti di visione computerizzata e immagini satellitari per analizzare l’impatto della segregazione razziale nelle città sudafricane. L’ambizioso progetto è nato nel 2021: in Sudafrica il censimento governativo classifica come «quartieri residenziali formali» sia i sobborghi più ricchi che le cosiddette township, le aree urbane tipicamente popolate da cittadini non bianchi, una triste eredità dell’apartheid rimasto in vigore nel Paese fino al 1991. Il censimento viene utilizzato per allocare la spesa pubblica e, quando vengono raggruppate insieme alle aree più ricche, le township vengono di fatto nascoste, escludendo in modo sproporzionato le persone che vi abitano dall’accesso a servizi sanitari, centri di istruzione e spazi verdi. Si tratta di un problema diffuso anche in altre parti del mondo, comunemente noto come segregazione residenziale (o spaziale).
Collaborando con alcuni informatici locali, Il Distributed AI Research Institute ha trascorso gli ultimi tre anni a costruire una serie di dati che mappano le township, per studiare come stanno cambiando i quartieri in termini di popolazione e dimensioni. Milioni di immagini satellitari delle nove province del Sudafrica sono stati uniti a dati geospaziali del governo: il risultato è stato dato in pasto a modelli di apprendimento automatico, per dar vita a un software in grado di etichettare aree specifiche come ricche, non ricche, non residenziali o libere. L’obiettivo è spingere il governo a individuare le zone d’ombra, per gestire meglio l’allocazione delle risorse in quello che, secondo la Banca Mondiale, resta il Paese più diseguale al mondo.
Nel frattempo, in Tanzania, gli agricoltori utilizzano un’applicazione assistita dall’intelligenza artificiale chiamata Nuru, che funziona nella loro lingua madre, lo swahili, per individuare una devastante malattia della manioca (terza coltura più importante nelle aree tropicali dopo riso e mais) prima che essa si diffonda. Nel 2018 l’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’alimentazione e l’agricoltura e la Pennsylvania State University hanno unito le forze per sviluppare quest’app in grado di aiutare i coltivatori locali a riconoscere parassiti a rapida diffusione nell’Africa sub-sahariana, in modo da poter adottare misure immediate per frenarne l’espansione. Nuru utilizza tecnologie basate sull’apprendimento automatico, è compatibile con Android e funziona anche offline.
Ora starà ai singoli stati scegliere la strategia migliore nei confronti di questa famiglia di tecnologie. A differenza dell’Unione europea, infatti, l’Unione africana non ha il potere di imporre politiche a tappeto in tutti i suoi Stati membri. Anche se la bozza sull’IA dovesse ottenere l’approvazione dei parlamentari all’assemblea del prossimo febbraio 2025, le nazioni africane dovranno poi attuare la strategia continentale attraverso leggi nazionali ad hoc. Resta però un dato di fatto: all’Africa serviranno ampi spazi di manovra e incentivi economici, più che linee guida per una regolamentazione frammentaria e potenzialmente limitante. Perché, anche in questo caso, il vuoto da colmare per recuperare il gap con il resto del mondo sarà abissale.