Ova tehnologija obećava izjednačavanje šansi, ali povijest nas uči da to ovisi o više od samog alata.
Priča o llyju Ntondeu, 18-godišnjaku iz Budonda u Ugandi, slikovito ocrtava golemo obećanje umjetne inteligencije (AI). Iako u njegovom selu nema asfaltiranih cesta ni tekuće vode, a struja je nestabilna, Imanuel je za kemijski ispit imao na raspolaganju najnaprednijeg tutora na svijetu. Nakon što je kupio 100 MB podataka i postavio pitanje na svom telefonu, ChatGPT mu je u sekundi objasnio kako metali reagiraju na kiseline.
Ovakvo iskustvo ilustrira optimizam koji vlada u svijetu. Manje od tri godine nakon lansiranja ChatGPT-a, oko 800 milijuna ljudi—sedmina odrasle populacije svijeta—koristi ga tjedno. Značajan dio njih živi u zemljama u razvoju s mladom, tehnički potkovanom populacijom. Nakon Sjedinjenih Država, Indija i Brazil najveća su tržišta, a istraživanje UN-a pokazuje da je povjerenje u AI veće u zemljama s nižim indeksima ljudskog razvoja.
Obećanje demokratizacije znanja
Može li AI uistinu demokratizirati znanje, stavljajući tutora, liječnika ili savjetnika u svaki džep? Rani testovi daju naznake velikog potencijala:
Zdravstvo: U Nairobiju su OpenAI i klinika Penda Health testirali alat za savjetovanje liječnika. U randomiziranom ispitivanju, liječnici koji su koristili AI asistenta smanjili su dijagnostičke pogreške za 16% i pogreške u liječenju za 13%.
Obrazovanje: Škola u Nigeriji provela je šestotjedni program s Microsoft Copilotom. Učenici koji su dvaput tjedno koristili chatbot poboljšali su rezultate iz engleskog jezika u ekvivalentu gotovo dvije godine dodatnog školovanja.
Nada je da bi, poput mobilnih telefona prije nje, AI mogla zaobići stare prepreke. Afričke su zemlje devedesetih godina prošlog stoljeća preskočile instalaciju žičnih telefonskih linija i prešle izravno na mobilnu tehnologiju, ostvarivši gotovo univerzalan pristup telefonu unutar dva desetljeća. AI bi se mogla proširiti na sličan način, putem jeftinih pametnih telefona i lokaliziranih modela.
No, da bi se to dogodilo, potrebno je riješiti tri ključne prepreke: povezivost, vještine korisnika i institucionalni kapacitet.
Tri ključne prepreke
Povezivost i cijena
AI zahtijeva pristup internetu. Iako je u bogatim zemljama 2024. devet od deset ljudi bilo online, u siromašnim zemljama to je bio samo svaki četvrti. Gotovo 85% Afrikanaca živi u dometu mobilnog širokopojasnog signala, ali podaci su često preskupi.
Dobra vijest je da je AI relativno jeftina za korištenje. Jedan tekstualni AI upit koristi 3.000 puta manje podataka od stranice s rezultatima pretraživanja pretrpanih slikama i oglasima. Slanje upita ChatGPT-u bilo je 2024. godine 90% jeftinije od učitavanja rezultata pretraživanja. Međutim, korisnici moraju biti online, a pokušaji isporuke AI usluga putem SMS-a ostaju preskupi zbog visokih mobilnih marži. Sve dok podaci ne pojeftine, revolucija AI riskira propustiti najsiromašnije.
Sposobnost i jezična barijera
Čak i tamo gdje postoji veza, mnogi nemaju vještine za produktivno korištenje AI. Svjetska banka procjenjuje da 70% desetogodišnjaka u zemljama niskog i srednjeg dohotka ne može pročitati jednostavan tekst. Za nove korisnike, otvaranje chatbota, pisanje upita i tumačenje odgovora može biti zastrašujuće.
Štoviše, da biste dobili vrijednost od alata, morate znati što pitati. Jedno istraživanje je pokazalo da su vještiji kenijski poduzetnici povećali profit za više od 15% uz AI asistenta, dok su oni slabiji vidjeli pad profita nakon slijeđenja generičkih savjeta. Kao što je primijetio i lly Ntonde, većina mladih u njegovom selu koristi AI uglavnom za zabavu (poput izrade portreta za društvene mreže), a ne za učenje ili rad.
Problem je dodatno uvećan jezičnim jazom. Većina AI sustava trenira se prvenstveno na engleskom i drugim jezicima bogatih zemalja, što ostavlja stotine afričkih jezika slabo zastupljenima. Iako projekti poput Masakhane i Ghana NLP pokušavaju to popraviti, jaz između onoga što AI može reći i onoga što mnogi mogu razumjeti i dalje je značajan.
Institucionalni kapacitet
Ipak, najveća prepreka nije pristup samoj tehnologiji. Prema Iqbalu Dhaliwalu iz Jameel Poverty Action Laba, povijest je puna “srebrnih metaka” – tehnologija koje su propale jer nisu bile integrirane u postojeće institucije.
Masovni otvoreni online tečajevi (MOOC), nekada slavljeni kao budućnost obrazovanja, jedva da su poboljšali ishode učenja u siromašnim zemljama jer su djelovali izvan škola – nudeći sadržaj bez učitelja i ispita koji bi osigurali usvajanje znanja.
Slično tome, studija u Indiji pokazala je da je algoritam uspješno označio tisuće lažnih tvrtki, no provedba je propala jer službenici nisu imali poticaje za djelovanje na temelju tih nalaza. Tehnologija je bila funkcionalna, ali sustav nije.
Posljedice za produktivnost
U konačnici, uspjeh AI ovisit će o tome može li podići produktivnost u cijelim ekonomijama, a ne samo poboljšati pojedinačne usluge. Kao što je primijetio ekonomist Lant Pritchett, niti jedna zemlja nije postigla masovno obrazovanje ili dobro zdravlje a da prije toga nije postala bogatija. Trajni dobici u ljudskom kapitalu proizlaze iz široko rasprostranjenog rasta, potaknutog rastućom produktivnošću radnika.
Tehnologije povećavaju produktivnost samo ako se poduzeća reorganiziraju kako bi ih iskoristila. Kada su tvornice zamijenile plinske svjetiljke žaruljama, malo se toga promijenilo; tek kada su proizvodnju redizajnirale oko električnih strojeva, proizvodnja je skočila.
AI je možda najzahtjevnija opća tehnologija do sada. Čak i u bogatim zemljama, tvrtke se muče: samo otprilike jedna od deset američkih tvrtki koristi AI u proizvodnji. Za siromašnije ekonomije, izazov je još veći. Hoće li AI uistinu donijeti prosperitet siromašnom svijetu ovisi o tome hoće li države uspjeti integrirati njezine prednosti u svoje sustave i reorganizirati rad kako bi se iskoristio puni potencijal, piše The Economist.