DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-024-03947-w
تاريخ النشر: 2024-10-25
المؤلف: Muhammad Salar Khan وآخرون
الموضوع الرئيسي: المدن الذكية والتقنيات
نظرة عامة
تسلط ورقة البحث الضوء على الزيادة العالمية في اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) وإمكاناته التحويلية، لا سيما بالنسبة للدول ذات الدخل المنخفض (LICs)، التي تتخلف حاليًا في دمج الذكاء الاصطناعي. على الرغم من الحاجة الملحة للذكاء الاصطناعي لدعم التنمية في الدول ذات الدخل المنخفض، فإن الحواجز الكبيرة مثل البنية التحتية الرقمية غير الكافية، والوصول المحدود إلى البيانات، ونقص الكوادر المدربة تعيق تقدمها. تركز الأدبيات الحالية بشكل أساسي على الاقتصادات المتقدمة، متجاهلة التحديات الفريدة التي تواجهها الدول ذات الدخل المنخفض، مما يزيد من الفجوات العالمية. يجادل المؤلفون من أجل إطار نظري يدعم مفهوم “التعويض في الذكاء الاصطناعي”، مؤكدين أنه لا توجد استراتيجية عالمية قابلة للتطبيق على جميع الدول ذات الدخل المنخفض. بدلاً من ذلك، هناك حاجة إلى نهج مخصص يعتمد على القدرات الأساسية لكل بلد، حيث يمكن أن تستفيد بعض الدول من استراتيجيات القفز بينما قد تحتاج دول أخرى إلى التركيز على بناء القدرات الاستيعابية.
تدعو الورقة إلى دمج سريع للذكاء الاصطناعي في القطاعات الحيوية مثل الصحة والتعليم والطاقة والحكم في الدول ذات الدخل المنخفض، بينما تدعو أيضًا إلى الدعم من اقتصادات الذكاء الاصطناعي المتقدمة والمنظمات الدولية مثل اليونسكو ومنظمة التعاون والتنمية الاقتصادية وUSAID والبنك الدولي. يمكن لهذه الكيانات تسهيل نقل التكنولوجيا، والمنح، والمساعدة الفنية لمساعدة الدول ذات الدخل المنخفض على التغلب على تحدياتها. يؤكد المؤلفون أن التعويض في الذكاء الاصطناعي هو عملية تدريجية تتطلب جهودًا مستمرة في البحث والابتكار والتعاون مع الشركاء العالميين. ويختتمون بالتأكيد على أهمية تعزيز أصوات الدول ذات الدخل المنخفض في الخطاب العالمي حول الذكاء الاصطناعي والاعتراف بالحاجة إلى التحقق التجريبي من استراتيجياتهم المقترحة في الأبحاث المستقبلية.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على الدور الحاسم للتكنولوجيا، وخاصة الذكاء الاصطناعي (AI)، في التنمية الاجتماعية والاقتصادية للدول. تحدد الفجوة التكنولوجية الكبيرة بين الدول ذات الدخل المنخفض (LICs) والدول ذات الدخل المرتفع (HICs)، ويرجع ذلك أساسًا إلى الوصول غير الكافي إلى البرمجيات والأجهزة اللازمة، بالإضافة إلى نقص المهنيين المدربين على استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. تتفاقم هذه الفجوة بسبب تركيز أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الدول ذات الدخل المرتفع، حيث تكون الدول ذات الدخل المنخفض ممثلة تمثيلًا ناقصًا في كل من الخطاب الأكاديمي وتبني الذكاء الاصطناعي عمليًا. تشير السياسات الوطنية الأخيرة للذكاء الاصطناعي في أكثر من 60 دولة إلى اعتراف متزايد بإمكانات الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك تظل الدول ذات الدخل المنخفض غير مستعدة بشكل جيد لتنفيذه، كما يتضح من التصنيفات المنخفضة في جاهزية الذكاء الاصطناعي.
تجادل الورقة أنه ما لم تطور الدول ذات الدخل المنخفض استراتيجيات لاعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل استباقي، ستستمر الفجوة الحالية، مما قد يؤدي إلى اتساع الفجوات في إنتاجية العمل والدخل. تؤكد على أهمية الوصول العادل إلى التكنولوجيا، بما يتماشى مع مبادئ العدالة التوزيعية وإلغاء الاستعمار الرقمي. يقترح المؤلفون أن “التعويض في الذكاء الاصطناعي” ممكن للدول ذات الدخل المنخفض، مستندين إلى النظريات الاقتصادية المتعلقة بالقفز والقدرات الاستيعابية. يهدفون إلى تقديم كل من الأطر النظرية والعملية لتسريع دمج الذكاء الاصطناعي في الدول ذات الدخل المنخفض، مع الاعتراف أيضًا بالتفسيرات المتنوعة للذكاء الاصطناعي في الأدبيات، والتي تشمل مجموعة من التقنيات من الأنظمة المنظمة إلى التعلم الآلي المتقدم.
الطرق
تدعو منهجية هذه الورقة إلى دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الدول ذات الدخل المنخفض (LICs) من خلال الاستفادة من الأدبيات الحالية المستندة إلى النظرية الاقتصادية التقليدية والعدالة التكنولوجية. يستخدم المؤلفون مفهوم القدرة الاستيعابية، المستمد من إدارة الشركات وأنظمة الابتكار الوطنية، لتحليل الاستجابات الاقتصادية للدول ذات الدخل المنخفض تجاه تدفقات المعرفة. نظرًا لندرة البيانات المتاحة حول اعتماد الذكاء الاصطناعي في الدول ذات الدخل المنخفض، تمتنع الدراسة عن التحليل الكمي وبدلاً من ذلك تركز على استكشاف نوعي للاعتبارات النظرية ذات الصلة بهذه الدول.
تقر الورقة بوجود استراتيجيات للذكاء الاصطناعي في دول ذات دخل منخفض معينة، مثل رواندا والبرازيل والمكسيك، لا سيما في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتعليم. ومع ذلك، تتجنب التقييمات الكمية على مستوى الدول لتجنب تطبيق النتائج بشكل خاطئ عبر سياقات مختلفة. يبرز المؤلفون التحديات التي تطرحها الطبيعة المتطورة للذكاء الاصطناعي ونقص التوافق حول كيفية تطبيق مقاييس اعتماد الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى نتائج غير متسقة. لملء الفجوة الأدبية حول الذكاء الاصطناعي في الدول ذات الدخل المنخفض، يستمد المؤلفون رؤى من مجموعة متنوعة من المصادر الأكاديمية والسياسية، بالإضافة إلى تعليقات من الخبراء والندوات، مما يساهم في إنشاء أساس نظري قوي لحججهم.
النقاش
يسلط النقاش الضوء على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي (AI) في الدول ذات الدخل المنخفض (LICs)، مؤكدًا على الحاجة إلى الوصول العادل إلى التقدم التكنولوجي كمسألة عدالة توزيع عالمية وعدالة تكنولوجية. يقدم الذكاء الاصطناعي فرصًا كبيرة للتأثيرات التحويلية في قطاعات مثل الصحة والتعليم والطاقة والحكم، لا سيما في معالجة أهداف التنمية المستدامة (SDGs). إن إمكانية الذكاء الاصطناعي لتقديم حلول قابلة للتوسع وفعالة من حيث التكلفة ذات صلة بشكل خاص للسكان المحرومين في المناطق النائية، حيث تفتقر الخدمات التقليدية. علاوة على ذلك، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في التخفيف من التحديات التي تطرحها البيروقراطيات الفاسدة والمؤسسات غير الفعالة، مما يعزز النمو الاقتصادي ويزيد من فعالية المؤسسات.
تستكشف الورقة أيضًا التبرير النظري لـ “التعويض في الذكاء الاصطناعي” في الدول ذات الدخل المنخفض، مستندة إلى مفاهيم مثل القفز والقدرة الاستيعابية. بينما تشير القفز إلى أن الدول ذات الدخل المنخفض يمكن أن تتجاوز مراحل التنمية التقليدية من خلال اعتماد تقنيات متقدمة مباشرة، فإن نهج القدرة الاستيعابية يؤكد على التعلم من تجارب قادة الذكاء الاصطناعي. هذا النهج ذو صلة خاصة بالدول ذات الدخل المنخفض التي قد تفتقر إلى القدرات الأساسية، حيث يسمح لها ببناء قدراتها التكنولوجية بشكل منهجي من خلال الشراكات الاستراتيجية ونقل المعرفة. على الرغم من التحديات المتعلقة بالبنية التحتية المحدودة والموارد، توضح الأمثلة الناجحة من دول مثل إستونيا ورواندا الإمكانية الكبيرة للذكاء الاصطناعي لدفع تقدم كبير في الدول ذات الدخل المنخفض، شريطة أن تكون الاستثمارات في رأس المال البشري والتدخلات السياسية ذات أولوية.
DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-024-03947-w
Publication Date: 2024-10-25
Author(s): Muhammad Salar Khan et al.
Primary Topic: Smart Cities and Technologies
Overview
The research paper highlights the increasing global adoption of artificial intelligence (AI) and its transformative potential, particularly for low-income countries (LICs), which are currently lagging in AI integration. Despite the critical need for AI to support development in LICs, significant barriers such as inadequate digital infrastructure, limited access to data, and a shortage of skilled personnel hinder their progress. The existing literature predominantly focuses on advanced economies, neglecting the unique challenges faced by LICs, which exacerbates global inequalities. The authors argue for a theoretical framework that supports the concept of “AI catch-up,” emphasizing that there is no universal strategy applicable to all LICs. Instead, tailored approaches based on each country’s foundational capacities are necessary, with some potentially benefiting from leapfrogging strategies while others may need to focus on building absorptive capacities.
The paper advocates for the rapid integration of AI into critical sectors such as health, education, energy, and governance in LICs, while also calling for support from advanced AI economies and international organizations like UNESCO, OECD, USAID, and the World Bank. These entities can facilitate technology transfer, grants, and technical assistance to help LICs overcome their challenges. The authors stress that AI catch-up is a gradual process requiring sustained efforts in research, innovation, and collaboration with global partners. They conclude by emphasizing the importance of amplifying the voices of LICs in the global AI discourse and recognizing the need for empirical validation of their proposed strategies in future research.
Introduction
The introduction of the paper highlights the critical role of technology, particularly artificial intelligence (AI), in the socio-economic development of countries. It identifies a significant technological divide between low-income countries (LICs) and high-income countries (HICs), primarily due to inadequate access to necessary software and hardware, as well as a lack of skilled professionals trained to utilize AI effectively. This divide is exacerbated by the concentration of AI research and applications in HICs, with LICs being underrepresented in both academic discourse and practical AI adoption. Recent national-level AI policies in over 60 countries indicate a growing recognition of AI’s potential, yet LICs remain poorly prepared for its implementation, as evidenced by low rankings in AI readiness.
The paper argues that unless LICs proactively develop strategies for AI adoption, the existing divide will persist, potentially widening disparities in labor productivity and income. It emphasizes the importance of equitable access to technology, aligning with principles of distributive justice and digital decolonization. The authors propose that “AI catching-up” is feasible for LICs, drawing on economic theories related to leapfrogging and absorptive capacities. They aim to present both theoretical and practical frameworks for accelerating AI integration in LICs, while also acknowledging the diverse interpretations of AI in the literature, which encompass a range of technologies from structured systems to advanced machine learning.
Methods
The methodology of this position paper advocates for the integration of artificial intelligence (AI) in low-income countries (LICs) by leveraging existing literature grounded in traditional economic theory and technological equity. The authors utilize the concept of absorptive capacity, derived from firm-level management and national innovation systems, to analyze the economic responses of LICs to knowledge inflows. Due to the limited availability of data on AI adoption in LICs, the study refrains from quantitative analysis and instead emphasizes a qualitative exploration of theoretical considerations relevant to these countries.
The paper acknowledges the existence of AI strategies in specific LICs, such as Rwanda, Brazil, and Mexico, particularly in sectors like healthcare and education. However, it avoids country-level quantitative assessments to prevent findings from being misapplied across different contexts. The authors highlight the challenges posed by the evolving nature of AI and the lack of consensus on operationalizing AI adoption metrics, which could lead to inconsistent results. To fill the literature gap on AI in LICs, the authors draw insights from a diverse range of academic and policy sources, as well as feedback from experts and seminars, thereby establishing a robust theoretical foundation for their arguments.
Discussion
The discussion highlights the critical role of artificial intelligence (AI) in low-income countries (LICs), emphasizing the need for equitable access to technological advancements as a matter of global distributive justice and technological equity. AI presents significant opportunities for transformative impacts in sectors such as health, education, energy, and governance, particularly in addressing the Sustainable Development Goals (SDGs). The potential for AI to deliver scalable and cost-effective solutions is particularly relevant for underserved populations in remote areas, where traditional services are lacking. Furthermore, AI can help mitigate challenges posed by corrupt bureaucracies and inefficient institutions, thereby fostering economic growth and enhancing institutional effectiveness.
The paper also explores the theoretical justification for “AI catch-up” in LICs, drawing on concepts like leapfrogging and absorptive capacity. While leapfrogging suggests that LICs can bypass traditional developmental stages by adopting advanced technologies directly, the absorptive capacity approach emphasizes learning from the experiences of AI leaders. This approach is particularly relevant for LICs that may lack foundational capabilities, as it allows them to systematically build their technological capabilities through strategic partnerships and knowledge transfer. Despite the challenges of limited infrastructure and resources, successful examples from countries like Estonia and Rwanda illustrate the potential for AI to drive significant advancements in LICs, provided that investments in human capital and policy interventions are prioritized.