Svetová banka považuje umelú inteligenciu za mimoriadnu príležitosť pre hospodársky posun rozvojových krajín. Vo svojej novej správe venovanej tejto téme vyzýva menej rozvinuté štáty, aby si tento technologický trend nenechali ujsť. Cesta k jej plnohodnotnému využitiu je však plná prekážok.
Aktuálna dekáda sa pre rozvojový svet nevyvíja priaznivo. Dôsledky pandémie COVID-19, vojnové konflikty na Ukrajine a Blízkom východe, ako aj vysoké ceny energií a potravín výrazne spomalili hospodársky rast. Hlavný ekonóm Svetovej banky Indermit Gill v tejto súvislosti hovorí priamo o stratenom desaťročí.
Práve umelá inteligencia by však mohla tento nepriaznivý vývoj zvrátiť. Svetová banka odhaduje, že vďaka nej môžu rozvojové štáty dosiahnuť počas desiatich rokov taký pokrok, aký by im inak trval celé storočie.
Nové možnosti bez vlastných riešení
Prijatie umelej inteligencie si pritom podľa Svetovej banky nevyžaduje vývoj obrovských technologických modelov ani budovanie vlastných konkurentov pre nástroje typu ChatGPT. Presadzuje celkom iný, podstatne pragmatickejší prístup. Kľúčom má byť nasadenie menších a finančne dostupnejších modelov, ktoré budú presne prispôsobené miestnym potrebám.
Hlavným cieľom tohto konceptu je skvalitniť základné verejné služby. Technológia by mala pomáhať predovšetkým v zdravotníctve, poľnohospodárstve, špeciálnom vzdelávaní či pri výkone verejnej správy.
Aj odborníci potvrdzujú, že takýto postup má zmysel. Nicolas van Zeebroeck, profesor digitálnej ekonómie z univerzity v Bruseli, uviedol, že hlavnou slabinou rozvojových štátov je akútny nedostatok špičkových odborníkov. Umelá inteligencia tak môže fungovať ako pomyselná skratka, vďaka ktorej sa miestni zdravotníci, poľnohospodári či úradníci rýchlo dostanú k inak nedostupným znalostiam. Profesor dodáva, že rivalita s USA alebo Čínou nemá význam, keďže tieto mocnosti majú pred zvyškom sveta náskok aj 20 rokov.
Skeptický pohľad na technologické zázraky
Hoci Gaurav Nayyar, hlavný autor správy Svetovej banky, zdôrazňuje, že čas na riešenie dlhodobých problémov sa kráti, časť odbornej verejnosti zostáva voči takýmto veľkým sľubom skôr skeptická. Nicolas van Zeebroeck pripomína, že podobné očakávania sprevádzali aj nástup internetu, mobilných telefónov či blockchainu. Pri každej novej technológii sa podľa neho opakoval prísľub o rýchlom obídení štrukturálnych slabín danej krajiny.
Problémom zostáva, že umelá inteligencia nemôže naplno fungovať bez stabilného základu. Samotná Svetová banka priznáva, že na jej využitie je nevyhnutná elektrická energia, fungujúce digitálne siete, kvalitné dáta, vzdelaní ľudia a silné inštitúcie. Sú to pritom tie isté nedostatky, s ktorými rozvojové krajiny zápasia už celé desaťročia.
Expert na digitálnu ekonómiu prirovnáva umelú inteligenciu k rýchlemu športovému autu. Upozorňuje, že toto auto síce dokáže jazdiť rýchlo, no samotnú cestu neskráti. Ak je vozovka plná výmoľov, šofér na nej veľa času neušetrí. Navyše musí vedieť šoférovať a mať v nádrži dostatok paliva.
Pre mnohé krajiny s vysokou mierou chudoby a nízkou gramotnosťou je teda nasadenie akýchkoľvek pokročilých technológií obrovskou výzvou. Situáciu dobre ilustruje subsaharská Afrika, kde takmer tretina vidieckych škôl stále nemá stabilný prístup k elektrine, pričom viac ako dve tretiny majú nulové alebo prinajmenšom nespoľahlivé internetové pripojenie.
Ako presne by mohla umelá inteligencia pomôcť?
Umelá inteligencia dokáže rozvojovým krajinám pomôcť predovšetkým v oblastiach, kde akútne chýbajú kvalifikovaní odborníci. Pôsobí totiž ako masívny multiplikátor ľudských kapacít. V zdravotníctve môžu aj menej skúsení zdravotníci na vidieku využívať diagnostické modely, ktoré z fotografií alebo popisu príznakov pomerne presne identifikujú kožné choroby, infekcie či kardiologické hrozby.
V poľnohospodárstve zase môže pomôcť so spracovaním satelitných dát a údajov o počasí, vďaka čomu lokálni farmári získajú presné inštrukcie, kedy siať, zavlažovať či hnojiť, aby dosiahli maximálnu úrodu bez plytvania. V školstve zas generatívne nástroje dokážu personalizovať výučbu pre deti na vidieku aj v podmienkach, kde je na celú triedu len jediný učiteľ.
Dajú sa tie komplikácie nejako obísť?
Hoci to rozhodne nie je jednoduché, mnohé zo spomínaných komplikácií s chýbajúcou infraštruktúrou sa dajú obísť aspoň čiastočne, a to vďaka takzvanému preskakovaniu technologických fáz. Rozvojové krajiny nemusia pracne budovať nákladné dátové centrá ani trénovať obrovské vlastné modely. Riešením sú malé, špecializované a energeticky úsporné modely takzvanej „malé AI“.
Tie dokážu fungovať lokálne priamo na lacných smartfónoch, tabletoch alebo prostredníctvom jednoduchých hlasových služieb a SMS správ, pričom na prevádzku nevyžadujú nepretržité pripojenie k internetu.
Komplexné štrukturálne problémy, ako je výpadok elektrického prúdu či chýbajúce digitálne siete, sa samozrejme nedajú obísť náhradou. V týchto prípadoch už treba určité investície. Analytici preto odporúčajú postup rozdelený na tri fázy. V prvej fáze krajiny dostupné nástroje iba preberajú. V druhej fáze ich prispôsobujú miestnym jazykom, špecifickým dátam a domácej legislatíve. Až v tretej fáze, po dobudovaní stabilnejšej energetiky a vzdelávacieho systému, začínajú vyvíjať vlastnú pokročilú infraštruktúru.
Tento prístup chráni rozvojové ekonomiky pred neefektívnym míňaním kapitálu a umožňuje im čerpať prvé výhody technológie takmer okamžite.
