Tại sao tương lai AI của Nigeria phụ thuộc vào việc phá vỡ các silo dữ liệu chính phủ

Tám cơ quan chính phủ lớn nắm giữ một số bộ dữ liệu quan trọng nhất về công dân Nigeria. Nhưng các cơ sở dữ liệu này vẫn hoạt động riêng lẻ, với rất ít khả năng tương tác hoặc chia sẻ dữ liệu. Các chuyên gia trong ngành cho rằng nếu điều này không thay đổi, tham vọng trở thành cường quốc trí tuệ nhân tạo hàng đầu châu Phi của Nigeria có thể gặp khó khăn trước khi thực sự bắt đầu.

Các hệ thống AI cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để hoạt động hiệu quả. Khi dữ liệu được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu riêng biệt với các định dạng và tiêu chuẩn khác nhau, việc xây dựng các công cụ AI có thể cải thiện các dịch vụ như chăm sóc sức khỏe, giáo dục, thu thuế và xác minh danh tính trở nên khó khăn hơn.

Sự phân mảnh này trải rộng trên một số cơ sở dữ liệu quan trọng nhất của đất nước. Ủy ban Quản lý Danh tính Quốc gia (NIMC) quản lý cơ sở dữ liệu Số Nhận dạng Quốc gia (NIN), trong khi Ngân hàng Trung ương Nigeria (CBN) giám sát hệ thống Số Xác minh Ngân hàng (BVN).

Các cơ quan khác, bao gồm Ủy ban Truyền thông Nigeria (NCC), Cơ quan Di trú Nigeria (NIS), Cục Thuế Nội địa Liên bang (FIRS), Lực lượng An toàn Đường bộ Liên bang (FRSC), Ủy ban Doanh nghiệp (CAC) và Ủy ban Bầu cử Quốc gia Độc lập (INEC), duy trì các cơ sở dữ liệu riêng biệt cho thuê bao viễn thông, hộ chiếu, thuế, giấy phép lái xe, đăng ký kinh doanh và hồ sơ cử tri.

Nigeria đã dành gần hai thập kỷ để cố gắng giải quyết vấn đề này. Đạo luật Ủy ban Quản lý Danh tính Quốc gia năm 2007 đã thiết lập Hệ thống Quản lý Danh tính Quốc gia (NIMS) như một khung nhận dạng trung tâm được thiết kế để kết nối các cơ sở dữ liệu chính phủ.

Nỗ lực mạnh mẽ nhất diễn ra vào năm 2020 khi chính phủ bắt buộc liên kết SIM card với Số Nhận dạng Quốc gia (NIN), nhằm kết nối dữ liệu viễn thông với danh tính đã được xác minh. Tuy nhiên, bất chấp những nỗ lực này, sự cạnh tranh giữa các tổ chức và lo ngại về quyền sở hữu dữ liệu vẫn tiếp tục khiến nhiều hệ thống hoạt động song song thay vì là một phần của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số thống nhất.

Vấn đề càng trở nên cấp bách hơn khi Nigeria đẩy nhanh tham vọng AI. Vào năm 2025, quốc gia này đã ra mắt Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia và công bố N-Atlas, mô hình ngôn ngữ lớn đa ngữ được chính phủ hậu thuẫn đầu tiên ở châu Phi. Nhưng các chuyên gia cho rằng thách thức không còn nằm ở tầm nhìn nữa; mà là ở việc thực thi.

"Hôm nay, chúng ta chuyển từ chính sách sang tiến bộ," ông Kashifu Inuwa Abdullahi, Tổng Giám đốc Cơ quan Phát triển Công nghệ Thông tin Quốc gia (NITDA), phát biểu qua lời của Emmanuel Edet, Giám đốc Điều hành Quy định và Tuân thủ tại Hội nghị Thượng đỉnh AI Nigeria ở Abuja vào thứ Ba. "Thước đo thành công thực sự không phải là số lượng chính sách chúng ta ban hành, mà là tác động mà những chính sách đó tạo ra đối với cuộc sống của người dân Nigeria bình thường."

Tuy nhiên, để đạt được tác động đó, có thể cần phải phá bỏ các rào cản dữ liệu trong toàn bộ chính phủ.

"Trí tuệ nhân tạo không chỉ chạy bằng các thuật toán," ông Abdullahi nói. "Nó chạy bằng năng lượng, năng lực tính toán, dữ liệu, nhân tài, cơ sở hạ tầng, và quan trọng nhất là niềm tin."

Tuyên bố này phản ánh một nhận thức toàn cầu ngày càng lớn rằng vị thế dẫn đầu về AI không chỉ phụ thuộc vào năng lực kỹ thuật mà còn vào sự sẵn sàng của thể chế. Các quốc gia dẫn đầu trong việc ứng dụng AI không nhất thiết là những nước xây dựng các mô hình tiên tiến; mà thường là những nước đã thành công trong việc tích hợp dữ liệu và số hóa dịch vụ công.

John Edokpolo, Trưởng bộ phận Quan hệ Chính phủ châu Phi của Microsoft, đã lấy các quốc gia như Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất và Singapore làm ví dụ.

"Những quốc gia này không nhất thiết dẫn đầu về thiết kế chip hay phát triển mô hình," ông nói. "Điều họ làm tốt là số hóa quản trị và tạo ra các hệ thống tập trung cho phép chia sẻ dữ liệu và phổ biến AI."

Vấn đề không phải là kỹ thuật

Theo ông Edet, các cơ quan chính phủ phân loại và quản lý dữ liệu theo các cách khác nhau, tạo ra sự không nhất quán khiến việc trao đổi thông tin trở nên khó khăn.

"Chúng tôi đã thực hiện một cuộc khảo sát và nhận ra rằng các cơ quan chính phủ khác nhau phân loại dữ liệu theo những cách khác nhau," ông giải thích. "Làm thế nào để bạn hài hòa điều này để khi bạn có một loại dữ liệu, bạn biết loại dữ liệu nào bạn mong đợi và cách quản lý dữ liệu đó trên tất cả các cơ quan?"

Nếu không có các phân loại được tiêu chuẩn hóa, các hệ thống AI không thể tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn một cách hiệu quả. Ví dụ, một nền tảng AI y tế có thể gặp khó khăn khi kết hợp hồ sơ bệnh viện nếu các tổ chức sử dụng các định dạng hoặc tiêu chuẩn khác nhau.

Để giải quyết vấn đề này, NITDA cho biết họ đang triển khai Chính sách Điện toán đám mây Quốc gia và phát triển các khung trao đổi dữ liệu. Tuy nhiên, quá trình này đang chứng tỏ phức tạp hơn dự kiến.

"Những thách thức là rất lớn," ông Edet thừa nhận trong một phiên thảo luận nhóm khi ông tự đại diện cho mình. "Sẽ mất nhiều thời gian hơn chúng tôi dự đoán."

Theo ông Edet, các cơ quan chính phủ ngày càng nhận ra rằng dữ liệu có giá trị. Trong một số trường hợp, giá trị đó được chuyển hóa thành sự liên quan của tổ chức, ảnh hưởng hoặc cơ hội kiếm tiền trong tương lai.

"Rất nhiều cơ quan chính phủ hiểu rằng dữ liệu có giá trị," ông Edet nói. "Theo quan điểm của họ, chia sẻ dữ liệu là từ bỏ giá trị đó."

Điều này tạo ra một nghịch lý. Các hệ thống AI yêu cầu các bộ dữ liệu tích hợp để tạo ra thông tin chi tiết, nhưng chính các tổ chức nắm giữ những bộ dữ liệu này lại thường không sẵn lòng chia sẻ chúng.

"Không ai muốn trở nên vô nghĩa trong bất kỳ hệ thống nào," ông nói thêm.

Kết quả là một hệ sinh thái kỹ thuật số bị phân mảnh, nơi thông tin có giá trị vẫn bị khóa trong ranh giới của từng tổ chức.

Niềm tin là đồng tiền của AI

Nếu dữ liệu là nhiên liệu của AI, thì niềm tin có thể là đồng tiền của nó. Việc triển khai AI không thể thành công nếu không có sự tin tưởng của công chúng vào cách dữ liệu được thu thập, xử lý và sử dụng.

Các cơ quan quản lý của Nigeria dường như nhận thức được những rủi ro này.

Babatunde Bamigboye, Trưởng Bộ phận Thực thi Pháp lý và Quy định tại Ủy ban Bảo vệ Dữ liệu Nigeria (NDPC), đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xử lý dữ liệu hợp pháp, công bằng và minh bạch theo Đạo luật Bảo vệ Dữ liệu Nigeria.

Sự phát triển của AI đặt ra những thách thức mới vì các hệ thống AI thường đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ để hoạt động hiệu quả.

"Thu thập một triệu điểm dữ liệu có thể được phép," ông Bamigboye giải thích, "nhưng câu hỏi đặt ra là liệu mục đích có hợp pháp đối với chủ thể dữ liệu hay không."

Điều này trở nên đặc biệt quan trọng khi xử lý các nhóm dân số dễ bị tổn thương như trẻ em.

Sử dụng AI để cung cấp các công cụ giáo dục cho các cộng đồng chưa được phục vụ đầy đủ có thể phù hợp với lợi ích công cộng. Tuy nhiên, việc sử dụng các hệ thống tương tự để thao túng hành vi người tiêu dùng thì có thể không.

Các cơ quan quản lý cho rằng nguyên tắc rất đơn giản: sự đổi mới AI phải luôn lấy con người làm trung tâm.