Künstliche Intelligenz für die EZ – FAIR Forward

Abbau von Zugangsbarrieren zu KI: FAIR Forward fördert die Bereitstellung von offenen und möglichst diskriminierungsfreien lokalen Trainingsdaten und Open-Source-KI-Technologien. Dies erfolgt im Bereich offener Sprach- und Erdbeobachtungsdaten, um benachteiligte Gruppen zu stärken, z. B. durch sprachgestützten Zugang zu Dienstleistungen und der Ermöglichung von klimagerechter landwirtschaftlicher Beratung. So wollen wir sicherstellen, dass KI allen zugutekommt.

Zu den Aktivitäten in diesem Bereich zählen:

• Einsatz von KI zur Bekämpfung des Klimawandels und der Abholzung von Wäldern
  
  In Zusammenarbeit mit der HCS Foundation (HCSA) und der indonesischen JKPP erfassen wir den Baumbestand und Daten zum Zustand der Wälder in Indonesien. Mithilfe von KI läuft die Waldklassifizierung deutlich genauer und effizienter ab. Das Projekt wird nun auf Indien und den Senegal ausgeweitet.
  Mit dem Lacuna-Fund unterstützen wir seit 2021 die Erstellung von Datensätzen, die KI-Anwendungen in Bereichen wie Sprachtechnologie und landwirtschaftliche Beratung möglich machen. Weiterhin fördert der „Climate und Forest Call“ des Lacuna Funds nun auch 14 Projekte in Asien, Afrika und Lateinamerika, die wichtige Datensätze für die Klimaresilienz und den Schutz der Wälder erstellen.

• Sprachtechnologie für unterrepräsentierte Sprachen
  
  FAIR Forward arbeitet daran, den Mangel an KI-Trainingsdaten in Schwellen- und Entwicklungsländern zu reduzieren. Zu diesem Zweck arbeiten wir eng mit verschiedenen Partnern zusammen, darunter die Rockefeller Foundation, Google.org, das kanadische International Development Research Centre (IDRC) und Masakhane.
  Gemeinsam mit der Mozilla Foundation arbeitet FAIR Forward am Aufbau offener Sprachdatensätze und unterstützt sprachgestützte Anwendungsfälle für lokale Sprachen in Afrika und Asien.
  In Indien sammelt FAIR Forward zusammen mit dem Indian Institute of Science (IISc) Sprachdaten in zehn indischen Sprachen und stellt sie indischen Partnern frei und offen zur Verfügung. Mit unseren Projekten zur Öffnung von Sprachtechnologie deckt FAIR Forward eine Vielzahl an afrikanischen, indonesischen und indischen Sprachen ab, die mit über 600 Millionen Menschen weltweit verbreitet sind.

• KI für eine intelligente und widerstandsfähige Landwirtschaft
  
  Mithilfe von Geodaten und hochauflösenden Satellitenbildern unterstützt FAIR Forward innovative landwirtschaftliche Anwendungsfälle. In Kenia haben wir zusammen mit dem Local Development Research Institute (LDRI) ein KI-Frühwarnsystem entwickelt, das landwirtschaftliche Aktivitäten überwacht und Präzisionslandwirtschaft in den Bezirken Kiambu und Embu in Kenia unterstützt.
  Im indischen Bundesstaat Telangana haben wir mit dem Landwirtschaftsministerium an der Entwicklung einer KI-basierten Kulturpflanzenkarte für den gesamten Bundesstaat zusammengearbeitet.

• KI-Datensätze und Modelle
  
  Seit 2019 arbeitet FAIR Forward mit seinen Partnern in Afrika und Asien an der Erstellung offener KI-Datensätze zur Bewältigung lokaler Herausforderungen. Unsere GitHub-Seite gibt einen Einblick über die mehr als 20 Datensätze und KI-Modelle, die als Open-Source-Ressourcen für lokale KI-Ökosystem zur Verfügung stehen.

FAIR Forward schafft digitale Lernmöglichkeiten zu KI und unterstützt die Zusammenarbeit mit europäischer Wissenschaft und Privatwirtschaft. So konnten wir über 120.000 Menschen in unseren Partnerländern KI-Kenntnisse vermitteln.

Zu den Aktivitäten in diesem Bereich zählen:

• Globale E-Learning-Kurse über offene KI
  
  Gemeinsam mit der Makerere University Uganda hat FAIR Forward einen 5-teiligen E-Learning-Kurs zur Erstellung offener Datensätze für künstliche intelligenz in verschiedenen Bereichen entwickelt. Die Kurse sind auf der E-Learning-Plattform atingi kostenlos verfügbar und können mit Hilfe eines „Replication-Kits“ für anderen Sprachen und Kontexte angepasst werden.

• AI Bootcamp für Frauen
  
  FAIR Forward hat das KI und Data Science Bootcamp für Frauen und Minderheiten ins Leben gerufen. Das erste Bootcamp wurde in Südafrika in Partnerschaft mit der BMZ-Initiative Data Economy und Intel durchgeführt. Eine angepasste Version erfolgte in Ghana in Zusammenarbeit mit der Blossom Academy und in Ruanda mit dem ICT-Ministerium.

• KI-Fähigkeiten für Fachleute
  
  In Südafrika hat FAIR Forward mit dem Ministerium für Kommunikation und digitale Technologien (DCDT) und NEMISA ein KI-Schulungsprogramm entwickelt, um jungen Südafrikaner*innen technische Fähigkeiten zur Entwicklung von KI-Lösungen zu vermitteln. Damit können sie lokale Probleme lösen und zum Wachstum Südafrikas KI-Wirtschaft beitragen.

FAIR Forward tritt für eine wertebasierte KI ein, die auf den Menschenrechten und internationalen Normen wie Rechenschaftspflicht, Transparenz der Entscheidungsfindung und Schutz der Privatsphäre beruht und auf europäische Erfahrungen wie der KI-Verordnung und der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) aufbaut.

Zu den Aktivitäten in diesem Bereich zählen:

• KI-Regulierung – Entwicklung von Blueprints und nationalen KI-Strategien
  
  Smart Africa hat mit Unterstützung von FAIR Forward die Entwicklung eines panafrikanischen KI-Strategieplans „AI for Africa“ umgesetzt. Weiterhin hat FAIR Forward bei der Entwicklung nationaler KI-Strategien in unseren Partnerländern unterstützt, darunter Ruanda, Kenia, Ghana und Südafrika.

• Asien-Afrika Netzwerk für politische Entscheidungsträger*innen
  
  Das im Jahr 2022 ins Leben gerufene Africa-Asia AI Policymaker Network bietet eine wertvolle Plattform für den gemeinsamen und länderübergreifenden Austausch von Regierungsvertreter*innen aus Afrika und Asien über politische Rahmenbedingungen und Strategien zur Entwicklung verantwortungsvoller und lokal relevanter KI-Anwendungen.

• Responsible AI Assessments
  
  FAIR Forward hat zusammen mit Eticas die Responsible AI Assessments als Methodik für eine ganzheitlichen KI-Risiko- und Ethikbewertung entwickelt. Sie überbrückt die Kluft zwischen abstrakten, hochrangigen KI-Ethikprinzipien und der praktischen Umsetzung, indem sie einen strukturierten Ansatz zur Operationalisierung dieser Prinzipien bietet, der es KI-Akteuren ermöglicht, potenzielle Risiken effektiv zu identifizieren und zu mindern.