Sub-Saharan African Countries on the Path to Achieving Technological Sovereignty - The Case of Nigeria, Kenya and Ghana: Problems and Prospects


Citar

Resumo

The article addresses the issue of ensuring technological sovereignty in sub-Saharan Africa. Using Nigeria, Kenya and Ghana as case studies, the author demonstrates that national programmes and strategies dedicated to developing advanced information technologies have been implemented in a sub-Saharan Africa, as well as professional research groups and scientific and educational research centers that are aimed at developing artificial intelligence (AI) applications. IT parks are also under construction in some countries. The key area of research is natural language processing, as a wide range of AI applications that can understand different African languages is needed to create a well-developed AI-ecosystem in Africa that addresses the needs of local citizens. Both general scientific methods (such as analysis, synthesis and analogy) and special methods (such as critical discourse and comparative analyses) were used in the research. It has been revealed that several language models for Kiswahili, Yoruba, Twi and Luganda as well as a special Python library for solving speech recognition tasks for the most common languages in Ghana have already been developed by certain African research groups. This represents a significant breakthrough for African countries in the field of high-tech technologies. However, these successes are local in nature across the entire continent, as their further development depends on a problem that affects most African countries: lack of funding. As a result, many research groups in Africa exist on a voluntary basis, and the research itself is frequently funded by sponsorship from Western corporations and foundations. This poses a serious threat to the technological sovereignty of sub-Saharan African countries, which, despite ongoing efforts, continue to depend on imported technologies and foreign investments. In order to reduce this dependence, African governments need to consider mechanisms for attracting African investors to relevant research and development. Only in this case it would be possible to organize an effective search for optimal solutions in order to meet specific local and regional demands.

Sobre autores

Konstantin Pantserev

Saint-Petersburg State University

Autor responsável pela correspondência
Email: pantserev@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-2164-9525
Código SPIN: 6175-0770

Dr. of Sc. (Political Sciences), Professor, Department of Theory and History of International Relations

7-9 Universitetskaya Embankment, Saint Petersburg, 199034, Russian Federation

Bibliografia

  1. Adams, R. (2021). Can artificial intelligence be decolonized? Interdisciplinary Science Reviews, 46(1-2), 176-197. https://doi.org/10.1080/03080188.2020.1840225; EDN: QEVAEN
  2. Amegadzie, J. K., Kanubala, D. D., Cobbina, K. A., & Acquaye, C. (2021). State and future prospects of artificial intelligence (AI) in Ghana. In Proceedings of the 27th iSTEAMS Multidisciplinary Innovations & Technology Transfer (MINTT) Conference (pp. 1-10). Accra: Academic City University College. https://doi.org/10.22624/AIMS/iSTEAMS-2021/V27P1
  3. Arakpogun, E. O., Elsahn, Z., Olan, F., & Elsahn, F. (2021). Artificial intelligence in Africa: Challenges and opportunities. In A. Hamdan, A. E. Hassanien, A. Razzaque & B. Alareeni (Eds.), The fourth industrial revolution: Implementation of artificial intelligence for growing business success (Vol. 935, pp. 375-388). Cham, Switzerland: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62796-6_22
  4. Awoleye, M. O., Abraham, A. O., & Oyebisi, O. T. (2021). ICT-driven channels as innovative service delivery among selected banks in Southwestern Nigeria. African Journal of Accounting, Auditing and Finance, 7(4), 386-408. https://doi.org/10.1504/AJAAF.2021.119218; EDN: IKSEUB
  5. Awoleye, O. M. (2021). Reconfiguring data infrastructure ecosystem in Africa: A primer toward digital sovereignty. arXiv:2109.14186v2 [cs.CY], 1-7. https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.14186
  6. Awoleye, O. M. (2022). Knowledge spillover, human capital and agglomeration dynamics in Nigeria’s ICT clusters. International Journal of Business Innovation and Research, 27(3), 383-394. https://doi.org/10.1504/IJBIR.2022.121695; EDN: EULVLC
  7. Azunre, P., Osei, S., Addo, S. A., Adu-Gyamfi, L. A., Moore, S., & et al. (2021). NLP for Ghanaian languages. arXiv:2103.15475v2 [cs.CL], 1-7. https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.15475
  8. Barett, T., Okolo, C. T., Biira, B., Sherif, E., Zhang, A. X., & et al. (2025). African data ethics: A discursive framework for black decolonial data science. arXiv:2502.16043v3 [cs.CY], 1-16. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.16043
  9. Birhane, A. (2020). Algorithmic colonization of Africa. SCRIPT-ed, 17(2), 389-409. https://doi.org/10.2966/scrip.170220.389; EDN: XOPGXK
  10. Birhane, A., Ruane, E., Laurent, T., Brown, M. S., Flowers, J., & et al. (2022). The forgotten margins of AI ethics. In Proceedings of the 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’22), June21-24, 2022, Seoul, Republic of Korea (pp. 948-958). New York: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3531146.3533157
  11. Blodgett, S. L., Barocas, S., Daumé III, H., & Wallach, H. (2020). Language (technology) is power: A critical survey of “bias” in NLP. In D. Jurafsky, J. Chai, N. Schluter & J. Tetreault (Eds.), Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 5454-5476). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.485
  12. Calzada, I. (2021). Data co-operatives through data sovereignty. Smart Cities, 4(3), 1158-1172. https://doi.org/10.3390/smartcities4030062; EDN: OQEFQX
  13. Degterev, D. A. (2022). Value sovereignty in the era of global convergent media. Vestnik RUDN. International Relations, 22(2), 352-371. https://doi.org/10.22363/2313-0660-2022-22-2-352-371; EDN: OSWUKF
  14. Dick, S. (2019). Artificial intelligence. Harvard Data Science Review, 1(1), 1-8. https://doi.org/10.1162/99608f92.92fe150c
  15. Grinin, L. E., Grinin, A. L., & Grinin, I. L. (2024). The evolution of artificial intelligence: From assistance to super mind of artificial general intelligence? Article 1. Information technology and artificial intelligence: The past, present and some forecasts. Social Evolution & History, 23(1), 156-183. https://doi.org/10.30884/seh/2024.01.07; EDN: DCJXLN
  16. Guma, A., Mijwil, M. M., Buruga, B. A., Abotaleb, M., & Adamopoulos, I. (2024). A survey on artificial intelligence in cybersecurity for smart agriculture: State-of-the-art, cyber threats, artificial intelligence applications, and ethical concerns. Mesopotamian Journal of Computer Science, 2024, 53-103. https://doi.org/10.58496/MJCSC/2024/007
  17. Kagumire, S., Katumba, A., Nakatumba-Nabende, J., & Quinn, J. (2024). Building a Luganda text-to-speech model from crowdsourced data. arXiv:2405.10211v1 [cs.SD], 1-8. Retrieved from https://arxiv.org/html/2405.10211v1
  18. Nhemachena, A. (2024). Curriculum transformation for the futuristic worlds: Design anthropology for twenty-first century African universities. Anthropological Forum, 34(3), 326-347. https://doi.org/10.1080/00664677.2024.2343050
  19. Nhemachena, A., Hlabangane, N., & Kaundjua, M. B. (2020). Relationality or hospitality in twenty-first century research? Big data, internet of things and the resilience of coloniality on Africa. Modern Africa: Politics, History and Society, 8(1), 105-139. https://doi.org/10.26806/modafr.v8i1.278; EDN: BCOVBM
  20. Oghuvbu, E. A., Gberevbie, D. E., & Oni, S. O. (2022). Technology policy and sustainable development in Nigeria. Vestnik RUDN. International Relations, 22(2), 385-396. https://doi.org/10.22363/2313-0660-2022-22-2-385-396; EDN: NLIMFQ
  21. Oppermann, S. (2016). From posthumanism to posthuman ecocriticism. Relations, 4(1), 23-37. https://doi.org/10.7358/RELA-2016-001-OPPE
  22. Redvers, N., Bird, M. Y., Quinn, D., Yunkaporta, T., & Arabena, K. (2020). Molecular decolonization: An indigenous microcosm perspective of planetary health. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(12), 1-13. https://doi.org/10.3390/ijerph17124586; EDN: VYBDGN
  23. Savin, A. V. (2016). Approach to economic security organization based on problem-solving type closed circle. Vestnik Universiteta, (7-8), 94-99. (In Russian). EDN: XGJOED
  24. Valiani, A. A. (2022). Frontiers of bio-decolonization: Indigenous data sovereignty as a possible model for community-based participatory genomic health research for racialized peoples in postgenomic Canada. Genealogy, 6(3), 1-17. https://doi.org/10.3390/genealogy6030068; EDN: ATFBLB
  25. Yan, N., & Xu, Ch. (2024). Decolonizing African NLP: A survey on power dynamics and data colonialism in tech development. In AfricaNLP workshop at ICLR 2024 (pp. 1-9). Vienna. Retrieved from https://openreview.net/forum?id=D698BEfwgv

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».