Afrikas datafravær skaper blindsoner i global AI

Mangelen på representative data fra Afrika i utviklingen av kunstig intelligens skaper en kritisk blindsone. Selv om Afrika huser nærmere 1,6 milliarder mennesker, bidrar kontinentet med under to prosent av treningsdataene som driver globale AI-systemer. Dette betyr at algoritmene primært lærer av data fra andre deler av verden. Konsekvensen er at AI-modeller får mangelfull innsikt i afrikanske samfunn og markeder, noe som kan hindre utviklingen av relevante tjenester og beslutningsstøtte. I motsetning til Norge, hvor vi har solide digitale grunnregistre som folkeregister og eiendomsregistre, mangler mange afrikanske land slike oppdaterte systemer. For eksempel viste en studie fra Verdensbanken at kun 20 prosent av undersøkte afrikanske land hadde et digitalt landregister. Dette forsterker utfordringen eksponentielt for AI. Dette er mer enn et teknologisk problem; det er en demokratisk utfordring som krever globale løsninger. Dersom AI og digitale beslutningssystemer skal fungere for alle, må kunnskapsgrunnlaget reflektere hele verdens befolkning. For norske virksomheter kan dette bety at globale AI-løsninger som baserer seg på slike skjevheter, vil levere dårligere resultater eller forsterke eksisterende ulikheter ved internasjonalisering.