لماذا يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي في نيجيريا على كسر صوامع بيانات الحكومة

تمتلك ثماني وكالات حكومية كبرى بعضاً من أكثر مجموعات البيانات قيمةً عن مواطني نيجيريا. غير أن هذه قواعد البيانات لا تزال معزولة، مع ضعف التشغيل البيني أو تبادل البيانات. يقول خبراء الصناعة إنه ما لم يتغير هذا الوضع، فإن مساعي نيجيريا لتصبح قوة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في أفريقيا قد تتعثر قبل أن تبدأ حقاً.

تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة لتعمل بشكل جيد. فحين تُخزَّن البيانات في قواعد بيانات منفصلة تستخدم تنسيقات ومعايير مختلفة، يصبح من الأصعب بناء أدوات ذكاء اصطناعي قادرة على تحسين الخدمات كالرعاية الصحية والتعليم وتحصيل الضرائب والتحقق من الهوية.

يمتد هذا التشرذم ليطال بعض أهم قواعد البيانات في البلاد. إذ تدير اللجنة الوطنية لإدارة الهوية (NIMC) قاعدة بيانات رقم الهوية الوطنية (NIN)، فيما يشرف البنك المركزي النيجيري (CBN) على نظام رقم التحقق المصرفي (BVN).

وتحتفظ وكالات أخرى، من بينها هيئة الاتصالات النيجيرية (NCC)، وخدمة الهجرة النيجيرية (NIS)، وهيئة الإيرادات الداخلية الفيدرالية (FIRS)، وهيئة سلامة الطرق الفيدرالية (FRSC)، ولجنة شؤون الشركات (CAC)، واللجنة الانتخابية الوطنية المستقلة (INEC)، بقواعد بيانات منفصلة تخص المشتركين في خدمات الاتصالات وجوازات السفر والضرائب ورخص القيادة وتسجيلات الشركات وسجلات الناخبين.

أمضت نيجيريا ما يقارب عقدين من الزمن في محاولة حل هذه المشكلة. وقد أرسى قانون اللجنة الوطنية لإدارة الهوية لعام 2007 نظام إدارة الهوية الوطنية (NIMS) بوصفه إطاراً مركزياً للهوية مُصمَّماً لربط قواعد البيانات الحكومية.

كان أكثر الجهود طموحاً في عام 2020 حين أوجب الحكومة ربط شرائح SIM بأرقام الهوية الوطنية (NIN)، بهدف ربط بيانات الاتصالات بالهويات الموثقة. غير أنه على الرغم من هذه الجهود، تواصل التنافسات المؤسسية والمخاوف المتعلقة بملكية البيانات إبقاء كثير من الأنظمة تعمل بشكل متوازٍ، بدلاً من أن تكون جزءاً من بنية تحتية رقمية موحدة.

وتزداد المخاطر مع تسارع نيجيريا في تحقيق طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي. ففي عام 2025، أطلقت البلاد استراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي وكشفت النقاب عن N-Atlas، وهو أول نموذج لغوي كبير متعدد اللغات مدعوم حكومياً في أفريقيا. لكن الخبراء يقولون إن التحدي لم يعد يتعلق بالرؤية، بل بالتنفيذ.

قال كاشيفو إنووا عبد الله، المدير العام للوكالة الوطنية لتطوير تكنولوجيا المعلومات (NITDA)، في كلمة ألقاها عنه إيمانويل إيديت، المدير القائم بأعمال التنظيم والامتثال في قمة الذكاء الاصطناعي في نيجيريا بأبوجا يوم الثلاثاء: "اليوم، ننتقل من السياسة إلى التقدم. إن المقياس الحقيقي للنجاح ليس عدد السياسات التي نصدرها، بل الأثر الذي تحدثه هذه السياسات في حياة المواطنين النيجيريين العاديين."

غير أن تحقيق هذا الأثر قد يتوقف على كسر صوامع البيانات عبر الجهاز الحكومي.

وأضاف عبد الله: "لا يعمل الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات وحدها. إنه يعمل على الطاقة والقدرة الحسابية والبيانات والكفاءات والبنية التحتية، وقبل كل شيء، الثقة."

يعكس هذا التصريح فهماً عالمياً متنامياً بأن الريادة في الذكاء الاصطناعي لا تعتمد على القدرة التقنية وحدها، بل أيضاً على الجاهزية المؤسسية. فالدول الرائدة في اعتماد الذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة تلك التي تبني النماذج المتقدمة؛ بل كثيراً ما تكون تلك التي نجحت في دمج البيانات ورقمنة الخدمات العامة.

أشار جون إيدوكبولو، رئيس شؤون الحكومة في مايكروسوفت لأفريقيا، إلى دول كالإمارات العربية المتحدة وسنغافورة بوصفها نماذج يُحتذى بها.

وقال: "هذه الدول لا تقود بالضرورة في تصميم الرقائق أو تطوير النماذج. ما أبدعت فيه هو رقمنة الحوكمة وإنشاء أنظمة مركزية تتيح تبادل البيانات وانتشار الذكاء الاصطناعي."

المشكلة ليست تقنية

وفقاً لإيديت، تُصنِّف الوكالات الحكومية البيانات وتديرها بطرق مختلفة، مما يُفضي إلى تناقضات تُعسِّر تبادل المعلومات.

وأوضح: "أجرينا مسحاً وأدركنا أن الوكالات الحكومية المختلفة تُصنِّف البيانات بطرق متباينة. كيف تُوحِّد هذا التصنيف بحيث يعلم المرء، فور امتلاكه فئة من البيانات، نوع البيانات المتوقعة وكيفية إدارتها عبر جميع الوكالات؟"

من دون تصنيفات موحدة، لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تجميع المعلومات بفاعلية من مصادر متعددة. فمنصة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، على سبيل المثال، قد تعجز عن دمج السجلات الطبية إذا كانت المؤسسات تستخدم تنسيقات أو معايير مختلفة.

لمعالجة ذلك، أفادت NITDA بأنها تعمل من خلال السياسة الوطنية للحوسبة السحابية وتطوير أطر لتبادل البيانات. غير أن العملية تبدو أكثر تعقيداً مما كان متوقعاً.

واعترف إيديت خلال جلسة نقاش مثّل فيها نفسه قائلاً: "التحديات جسيمة. سيستغرق الأمر وقتاً أطول مما توقعنا."

وتُدرك الوكالات الحكومية بشكل متزايد أن البيانات تحمل قيمة، وفقاً لإيديت. وفي بعض الحالات، تتجلى تلك القيمة في الأهمية المؤسسية أو النفوذ أو فرص تحقيق الدخل مستقبلاً.

وقال إيديت: "كثير من الوكالات الحكومية تدرك أن البيانات لها قيمة. ومن وجهة نظرها، فإن مشاركة البيانات تعني التخلي عن تلك القيمة."

يُفرز هذا وضعاً متناقضاً؛ إذ تستلزم أنظمة الذكاء الاصطناعي مجموعات بيانات متكاملة لاستخلاص الرؤى، بينما كثيراً ما تتردد المؤسسات ذاتها التي تحتفظ بهذه المجموعات في مشاركتها.

وأضاف: "لا أحد يريد أن يكون هامشياً في أي نظام."

والنتيجة منظومة رقمية مُجزَّأة، تظل فيها المعلومات القيّمة حبيسة الحدود المؤسسية.

الثقة هي عملة الذكاء الاصطناعي

إن كانت البيانات وقود الذكاء الاصطناعي، فالثقة هي عملته. لا يمكن لنشر الذكاء الاصطناعي أن ينجح دون ثقة عامة في طريقة جمع البيانات ومعالجتها واستخدامها.

يبدو أن المنظمين النيجيريين على دراية بهذه المخاطر.

أبرز بابتوندي باميغبويي، رئيس قسم التطبيق القانوني والتنظيمات في هيئة حماية البيانات النيجيرية (NDPC)، أهمية معالجة البيانات بصورة قانونية وعادلة وشفافة في إطار قانون حماية البيانات النيجيري.

يُفرز صعود الذكاء الاصطناعي تحديات جديدة، إذ كثيراً ما تحتاج أنظمته إلى كميات هائلة من البيانات لتعمل بفاعلية.

وأوضح باميغبويي: "قد يكون جمع مليون نقطة بيانات مسموحاً به، لكن السؤال هو ما إذا كان الغرض منه مشروعاً في ضوء الهدف المتعلق بصاحب البيانات."

ويكتسب هذا الأمر أهمية بالغة حين يتعلق الأمر بالفئات الهشة كالأطفال.

فاستخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير أدوات تعليمية للمجتمعات المحرومة قد يتوافق مع المصلحة العامة. أما استخدام أنظمة مماثلة للتلاعب بسلوك المستهلكين، فهو أمر مختلف تماماً.

والمبدأ، كما يقول المنظمون، بسيط: يجب أن يظل الابتكار في الذكاء الاصطناعي متمحوراً حول الإنسان.