Voglio assicurarmi che gli africani prendano parte alla rivoluzione dell’IA

Durante il suo dottorato di ricerca negli Stati Uniti, lo scienziato informatico Vukosi Marivate ha scoperto sia il potere degli spazi inclusivi sia il senso di isolamento creato da incontri non diverse. Da allora, Marivate, ora un data scientist dell’Università di Pretoria in Sudafrica, ha costruito una massa critica di data scientist africani, in modo che le loro voci possano far parte della rivoluzione dell’intelligenza artificiale (AI).

Nel 2016, Marivate e i suoi colleghi ricercatori hanno istituito la Conferenza di Deep Learning Indaba (nelle lingue Bantu, INDABA significa una consultazione o una discussione importante) per aiutare a costruire una comunità locale sull’apprendimento automatico e l’IA. La conferenza del 2023, tenutasi ad Accra, in Ghana, ha attirato 800 ricercatori provenienti da oltre 62 paesi, la metà dei quali in Africa.

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Marivate ha anche co-fondato Masakhane, una comunità di base di oltre 1.000 ricercatori, sviluppatori di software e specialisti linguistici di 30 paesi africani, che mira a galvanizzare la ricerca nell’elaborazione del linguaggio naturale nelle lingue africane, per e dagli africani. L’elaborazione del linguaggio naturale utilizza tecniche di apprendimento automatico per elaborare testo e linguaggio, a fini come traduzione e trascrizione. Storicamente, le 2.000 lingue dell’Africa sono state trascurate nei prodotti digitali. Uno dei progetti di Masakhane ha creato termini scientifici su misura per le lingue africane e la comunità continua a generare gruppi e aziende di ricerca AI a guida in Africa nel continente.

Quando ti sei reso conto che volevi affrontare la mancanza di diversità nella scienza?

Durante il mio dottorato alla Rutgers University di New Brunswick, nel New Jersey, ricordo di essere andato alla Conferenza internazionale sull’apprendimento automatico, uno dei migliori incontri al mondo sull’argomento. Entrai in una stanza piena di persone e dall’altra parte della sala gigante era l’unica altra persona di colore lì. Fa casino con la tua mente e inizi a chiedere: “Cosa sta succedendo qui? Perché ci sono solo due di noi? ” Ti senti come se non appartenga.

Ecco perché devo assicurarmi di aprire porte agli altri. Si tratta di accedere. Come possiamo assicurarci che le persone che fanno domanda per finanziamenti internazionali o borse di studio rappresentino meglio il continente africano e li aiutino a rendersi conto che possono essere eccellenti, come chiunque altro?

Ho anche imparato che non ha necessariamente bisogno di essere me che li aiuta: si tratta di usare la rete, chiedere chi altro sta lavorando in queste aree tematiche – nello stesso paese o nel continente – e quindi chiedendo come posso collegare gli studenti che si trovano in quegli spazi. L’apprendimento profondo Indaba e Masakhane sono reti che sono molto, molto più grandi di qualsiasi individuo.

Perché la diversità, l’equità e l’inclusione (DEI) sono importanti?

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Una volta che inizi a impegnarti con la scienza in modo sociale, vedi che le persone che stanno davvero spingendo per l’innovazione per entrare nelle loro comunità tendono ad essere molto diverse da coloro che inseguono i più alti livelli di prestigio della scienza.

Penso che il meglio di noi debba ancora venire. I giovani nel continente africano faranno molto più di noi, scienziati più anziani. Hanno reti migliori; Hanno più riconoscimento globale del lavoro che svolgono. Avremo un lavoro straordinario proveniente da questi giovani e da altri che non sono in genere rappresentati in questi spazi.

Quali ostacoli devono affrontare gli africani nell’intelligenza artificiale globale e negli spazi di calcolo?

L’archetipo del ricercatore AI tende ad essere maschio, bianco e dal Nord globale. Stiamo cercando di dire che la tua razza, disabilità, genere e persino la tua area geografica non dovrebbe importare. Vogliamo che le persone si sentano a proprio agio, in modo che possano essere se stesse e portare i loro sé in AI e spazi di calcolo, senza cambiare se stessi per adattarsi al sistema.

Le altre barriere includono finanziamenti e pressioni sugli studenti. Ad esempio, è probabile che molti studenti sudafricani siano vincitori di capofamiglia e vengono spesso spinti verso lavori del settore non di ricerca. Come possiamo assicurarci che quelli che hanno quella scintilla trovino posti nella disciplina e abbiano opzioni?

Chi è stata la tua più grande influenza o mentore?

Uno è Tshilidzi Marwala, ingegnere AI sudafricano e rettore dell’Università delle Nazioni Unite a Tokyo. Nel 2006, studiavo ingegneria all’Università di Witwatersrand (WITS) a Johannesburg e volevo lavorare per una grande società di ingegneria e fare soldi. Marwala ha detto: “Ci sono cose più interessanti là fuori nel mondo che potresti voler guardare”. Il suo laboratorio era in spirito in quel momento, e lì ho visto persone che mi assomigliavano, che avevano background simili al mio. Quell’esperienza ti cambia. Era anche così generoso con tutti, chiedendo: “Come apriamo le opportunità per te?” È stata una grande svolta nella mia vita scientifica.