سياسات الموقعية: استقصاء تطوير الذكاء الاصطناعي، ومزاياه (أو عيوبه) المكانية، والحوكمة في أفريقيا

ملخص

تتناول هذه الورقة البحثية مسألة الموقع في تطوير وحوكمة الذكاء الاصطناعي في أفريقيا. وتستند المناقشة إلى أفكار حول مزايا الموقعية، ومزيج العوامل التي تؤثر على أوجه عدم المساواة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وكيف يؤثر ذلك على قدرة الدول على تشكيل معايير الذكاء الاصطناعي وثقافاته وحوكمته. وتُحلل الورقة البحثية وثائق السياسات وقواعد البيانات الإلكترونية لتسليط الضوء على مكانة أفريقيا في تطوير الذكاء الاصطناعي، ونهج الحوكمة في القارة، والعلاقة التكافلية التي تُفسر تأثير الدول المتقدمة وشركات التكنولوجيا في مشهد الذكاء الاصطناعي. وبناء على ذلك، تقترح الورقة البحثية مفهوم “سياسات الموقعية” لتوسيع فهمنا لكيفية ارتباط القوة الكامنة في أنظمة الذكاء الاصطناعي بموقعها الأساسي، وكيف يُعيد هذا الواقع، بدوره، إنتاج اختلالات وفرص غير متكافئة لأفريقيا في تطوير وحوكمة الذكاء الاصطناعي. وتختتم الورقة البحثية بآثار مساهمة أفريقيا في ثقافات الذكاء الاصطناعي العالمية وتصميمه وحوكمته في هذا الوقت الذي تشتد فيه الحاجة إلى سياسات متوازنة للذكاء الاصطناعي.

الكلمات المفتاحية

حوكمة الذكاء الاصطناعي، الثقافة، الأخلاقيات، عدم المساواة، الميزة المكانية، سياسات الموقعية

مقدمة

ازدادت وتيرة التنافس على التفوق في تطوير وحوكمة الذكاء الاصطناعي بين الدول الرائدة، مثل الولايات المتحدة الأمريكية والدول الأوروبية والصين (Bradford, 2023). وتعود أصول العديد من أكبر شركات ونماذج الذكاء الاصطناعي إلى هذه الدول، وتستفيد من استثمارات ضخمة في الحوسبة والبيانات والمهارات (Moorosi, 2024). في المقابل، تفتخر الدول الأفريقية بشكل رئيسي بأنظمة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، تُنسقها مراكز تكنولوجية مثل “سيليكون سافانا” في كينيا (Eke et al., 2023)، وقد اضطر الصحفيون الأفارقة إلى التعامل مع أدوات مثل ChatGPT، نظرا لأهمية الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنتاج الوسائط (Gondwe, 2023). على الرغم من أن العديد من هذه التجارب تُظهر الإمكانات الإبداعية لأفريقيا في قطاع الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى سوقها المتنامي لتقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي (Okolo et al., 2023)، إلا أن القارة لا تزال تواجه عوامل تاريخية وثقافية وسياسية وقانونية واقتصادية وأخرى متعلقة بالعمالة والبيانات في سعيها نحو تطوير الذكاء الاصطناعي وحوكمته. يُعد هذا المزيج من العوامل موضوعا تناوله الباحثون بدرجات متفاوتة (Muldoon and Wu, 2023; Png, 2022). أستند إلى هذا من خلال دراسة مسألة الموقعية ضمن هذا المزيج، وكيف تُساعد الموقعية في تفسير جوانب العلاقة التكافلية بين البلدان والمنصات في تشكيل مبادئ تصميم وحوكمة الذكاء الاصطناعي في سياق عالمي.

يقع نقاشي عند تقاطع دراسات الإعلام النقدي (Ott and Mack, 2014)، والجيوسياسية الرقمية (Wong, 2021)، ودراسات الذكاء الاصطناعي (Crawford, 2021)، سعيا إلى توضيح سبب وجوب تحديد موقع الذكاء الاصطناعي، باعتباره أداة سياسية لبناء المعرفة وتوليد خرائط المعنى. يرتبط هذا التركيز على الموقعية بشكل أكبر بالدراسات حول الجغرافيا الاقتصادية والميزة المكانية (Dunning, 1998; Iammarino and McCann, 2013)، والتي تفسر سبب كون الشركات متعددة الجنسيات مثل شركات الذكاء الاصطناعي أكثر عرضة لاختيار مواقع معينة كمقرات رئيسية وكيف تتمتع هذه المواقع بوضع أفضل لاكتساب نفوذ وقوة أكبر. ويتعلق الأمر بفهم أن الموقع الذي يوجد فيه المقر الرئيسي لشركة التكنولوجيا له تأثير كبير في تشكيل قرارات تلك الشركة (Sargsyan, 2016)، بافتراض أن تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم يمنح ميزة موقعية للمكان الذي يوجد فيه هذا التطوير في المقام الأول، مما يجعله مركز قوة في تشكيل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي العالمية ومعاييره وحوكمته. هذا الافتراض هو ما أستجوبه بالسؤال: كيف تفسر القضايا المتعلقة بموقع تطوير الذكاء الاصطناعي التأثير الذي تحدثه الدول الأفريقية في تشكيل تصميم الذكاء الاصطناعي وثقافاته وحوكمته في ضوء عدم المساواة بين الدول المتقدمة والعالم الأكثرية؟

هذا السؤال بالغ الأهمية، إذ يُشير إلى الدول الأقدر على تحديد معالم الذكاء الاصطناعي في وقت تتبلور فيه معايير تصميم التكنولوجيا وأخلاقياتها ومبادئها وحوكمتها. كما يُفضي إلى نقاشي حول ما أسميه “سياسات الموقعية” كمفهوم يُعزز فهمنا لكيفية كشف الموقع الأساسي لشركات الذكاء الاصطناعي الرائدة في المواقع المتقدمة (مثل الشمال العالمي) عن أوجه عدم المساواة في تطوير الذكاء الاصطناعي وحوكمته في العالم ذي الأغلبية. في هذه الورقة البحثية، تُشير المواقع المتقدمة إلى الولايات المتحدة وأوروبا والصين – مُتبعة وصف برادفورد (2023) لها بالإمبراطوريات الرقمية الثلاث، التي تمتلك القدرة ليس فقط على تحديد النظام البيئي الرقمي بما يتماشى مع ثقافاتها وأولوياتها، بل أيضا على تشكيل القيم الرقمية للدول الأخرى التي تقع تحت تأثيرها. يتدفق النقاش التالي عبر مراجعة للأدبيات ومنهجيتي ونتائجي، ليُختتم بنقاشي حول سياسات الموقعية.

الموقعية ومزيج العوامل في تطوير الذكاء الاصطناعي

في مشهد الذكاء الاصطناعي، تُعد المبادئ الأخلاقية حيوية لأنها تُوجِّه تطوير الذكاء الاصطناعي وتصميمه وحوكمته (Tidjon and Khomh, 2022). في أفريقيا، تشمل بعض القيم الأخلاقية والثقافية التي يرى الباحثون أنها ينبغي أن تُوجِّه تطوير الذكاء الاصطناعي، مبادئ أوبونتو (الإنسانية الجماعية)، والإنسانية، والمعرفة الأصيلة (Nayebare, 2019; Mhlambi and Tiribelli, 2023). ومع ذلك، لم يُدرَك ما يكفي من هذا، نظرا لأن تقنيات الذكاء الاصطناعي في القارة لا تزال مستوردة من الغرب إلى حد كبير (Eke et al., 2023). ومع ذلك، تشهد أنظمة الذكاء الاصطناعي الأفريقية المُصنَّعة محليا نموا متزايدا، ويتجلى ذلك في إنشاء مراكز تكنولوجية مثل “سافانا السيليكون” في كينيا، و”وادي سبأ” في إثيوبيا، و”وادي ياباكون” في نيجيريا (Eke et al., 2023). تعمل هذه المراكز كنظم بيئية توفر رافعة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تدعمها مجتمعات مثل Data Science Nigeria وDeep Learning Indaba (Nuwer, 2024). وجد Okolo وآخرون (2023) أن هناك ما لا يقل عن 102 من هذه الشركات الناشئة في أفريقيا. لكنها تواجه تحديات تتراوح بين البنية التحتية المحدودة للطاقة والتكنولوجيا كثيفة الحوسبة ونقص الخبرة (Nuwer, 2024). تفترض هذه التحديات أن تطوير الذكاء الاصطناعي في القارة من المرجح أن يتخلف عن التقدم العالمي – مع تداعيات على نفوذ القارة كمكان تتشكل منه معايير الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته وحوكمته.

لا تزال الولايات المتحدة لاعبا مهيمنا في تشكيل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وحوكمته. على سبيل المثال، يلاحظ تشان وآخرون (2021) أن الولايات المتحدة هي المهيمنة في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي، بما يتماشى مع هيمنتها الاقتصادية والثقافية، وأن الصين تتبعها عن كثب، مما يشير إلى حرب تكنولوجية بين الولايات المتحدة والصين في الجيوسياسية الرقمية (Wong, 2021). على وجه الخصوص، قامت الصين بتصدير تقنيات التعرف على الوجوه بالذكاء الاصطناعي والمدن الذكية إلى إفريقيا، حيث تعمل كأكبر مستثمر أجنبي في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في القارة (Lin, 2024)، مع زيادة الوصول إلى مجموعات البيانات الإفريقية (Okolo et al., 2023) – وهو اتجاه مثير للقلق. كما أن الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي لا تزال تتركز في دول مثل الولايات المتحدة والصين، حيث لا تتجاوز نسبة تدفقات رأس المال الاستثماري العالمي إلى إفريقيا 1% (Moorosi, 2024). وهذا يعني أن الأرباح من تطوير الذكاء الاصطناعي تُعاد استثمارها عادة في الدول الرائدة، مما يخلق المزيد من التفاوت بينها وبين غالبية العالم (Chan et al., 2021). وعلى الرغم من أن شركات التكنولوجيا الكبرى (مثل جوجل ومايكروسوفت) قد استثمرت في إفريقيا من خلال إنشاء مختبرات للذكاء الاصطناعي في الدول الإفريقية، إلا أن تشان وآخرون (2021) يشيرون إلى أنه من الشائع أن يكون الموظفون العاملون في هذه المختبرات مقيمين في دول متقدمة. كما قامت شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى هذه بتنويع وجودها الجغرافي من خلال الاستعانة بمصادر خارجية لبعض العمليات من خلال تقسيم دولي للعمل في جميع أنحاء إفريقيا. لكنهم يميلون إلى القيام بذلك بطرق استغلالية مثل توظيف معلقين على البيانات بأجور منخفضة، مما يسلط الضوء على العيب الموقعي للقارة (Ludec et al., 2023).

ما يشير إليه هذا هو علاقة العمل برأس المال، مما يؤكد وصف مولدون ووو (2023) لسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي العالمية بأنها استعمارية، إذ إنها تتحقق من خلال تقسيم دولي للعمل الرقمي، يستخلص القيمة من العمل في العالم الأغلب لصالح الشركات التكنولوجية الغربية. كما أنها تعزز إنتاج المعرفة المهيمنة من خلال القيم الغربية والمعرفة التي تُهمّش البدائل غير الغربية (Muldoon and Wu, 2023). ويؤدي هذا الإنتاج المهيمن للمعرفة إلى تساؤلات حول دور الإنسان في الآلة، لأن الذكاء الاصطناعي لا يستند إلى نماذج مجردة، بل هو جزء لا يتجزأ من الفاعلية البشرية والقيم الثقافية (Natale and Guzman, 2022). علاوة على ذلك، لا يقتصر هذا الإنتاج المعرفي المهيمن على ارتباطه بالخطابات المتعلقة بالسلطة في دراسات الإعلام النقدي (Ott and Mack, 2014)، بل يمتد ليشمل أيضا أهمية الذكاء الاصطناعي في العمل الإبداعي والثقافي (Lee, 2022) – كما يتضح من استخدام ChatGPT، الذي يقول الصحفيون الأفارقة إنه مبني على مجموعة أفريقية ضعيفة وغير تمثيلية، ويُرسخ الصور النمطية عن القارة (Gondwe, 2023). وبالتالي، فإن ما سبق يُشير إلى مزيج من العوامل التاريخية والتكنولوجية والاقتصادية والعمالية والثقافية التي تدعم تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره في السياق الجغرافي لأفريقيا، مع ما يترتب على ذلك من آثار على نتائج الحوكمة.

حوكمة الذكاء الاصطناعي والتنظيم الرقمي في أفريقيا

فيما يتعلق بالحوكمة، وضعت الجهات الفاعلة الحكومية في أفريقيا سياسات وأدوات قانونية على المستويات المحلية، وهي لا تزال تشارك في الحوارات العالمية متعددة الأطراف. من أمثلة هذه المنتديات متعددة الأطراف تحالف حوكمة الذكاء الاصطناعي التابع للمنتدى الاقتصادي العالمي (2025)، حيث تُمثل ثلاث دول أفريقية (رواندا وجنوب أفريقيا وكينيا)، والشراكة العالمية بشأن الذكاء الاصطناعي (2025)، حيث تُعد السنغال الدولة الأفريقية الوحيدة. ليس من الواضح ما هو النفوذ الذي تمارسه الدول الأفريقية في هيئات متعددة الأطراف كهذه، ولكن يُشير المؤشر إلى أن الإدماج عادة ما يكون أداء، ويوجد لأغراض “إشارات الفضيلة والترويج لها” (Png, 2022: para. 17). على المستويين القاري والإقليمي، يلاحظ Plantinga وآخرون (2024) أن الدول الأفريقية تتجه بشكل متزايد نحو استراتيجيات الذكاء الاصطناعي، ولكن دون مراعاة مدى جدوى تنفيذها وملاءمتها للسياقات المحلية.

هناك أيضا قوانين لتوطين البيانات، تنص على تخزين البيانات ومعالجتها في الموقع الذي تُنشأ فيه، مع فرض قيود على نقل البيانات عبر الحدود (Giovane et al., 2023). وقد تم تقديم هذه القوانين، التي تشير إلى الأهمية الجغرافية للبيانات، من قبل ما لا يقل عن 16 دولة أفريقية، بما في ذلك موريشيوس وليسوتو وساحل العاج؛ كما أنها موجودة في الصكوك القانونية المتعلقة بحماية البيانات والمعاملات المالية والأمن السيبراني والاتصالات في العديد من البلدان في جميع أنحاء القارة (CIPESA, 2022). وبالتالي فإن الموقع هو المبدأ الأساسي في توطين البيانات، مما يؤكد أهمية البيانات للتحكم في الذكاء الاصطناعي والحوكمة. على سبيل المثال، يلاحظ ساركسيان (2016: 2224): “إن البلدان التي تستضيف مراكز بيانات ومكاتب الوسطاء لديها فرص أكبر لممارسة النفوذ على قرارات الشركات والمطالبة بالولاية القضائية على البيانات المخزنة في أراضيها”. الأمر الحاسم هنا هو وجود مراكز البيانات وهو أمر حيوي لإنتاج الذكاء الاصطناعي، وتواجه البلدان الأفريقية تحديات فيما يتعلق بالبيانات، حيث إن مشهد مراكز البيانات في القارة ناشئ على الرغم من نموه (DCByte, 2023).

عندما يتعلق الأمر بالتنفيذ، لم ينجح سوى عدد قليل من البلدان في فرض قوانين محلية والمطالبة بالولاية القضائية على البيانات المخزنة في مراكز البيانات، وكانت الولايات المتحدة الأكثر نجاحا (Sargsyan, 2016: 2231). وهذا يؤكد على الصعوبات التي تواجهها الحكومات الأفريقية في تنفيذ سياسة الذكاء الاصطناعي، حيث إنه، كما يشير CIPESA (2022)، لا يوجد أي دليل تقريبا على تطبيق قوانين توطين البيانات في أفريقيا. حيث كان التنفيذ أكثر عملية في فرض ضرائب الإنترنت على المستخدمين في دول مثل غينيا وبنين وأوغندا وزيمبابوي (Bergére, 2019). منصات البنية التحتية التي تفرض الحكومات الضرائب من خلالها هي مزودو خدمة الإنترنت المحليون (ISPs) ومقدمو خدمات الاتصالات (Bergére, 2019). تجد العملية نفسها تعبيرا لها في فرض حظر الإنترنت في أفريقيا – يستهدف التنفيذ تعطيل الاستخدام ويتم ذلك من خلال مزودي خدمة الإنترنت المحليين (Parks and Thompson, 2020). تتمتع الدول الأفريقية عادة بتوازن قوى إيجابي مقارنة بمقدمي خدمات الإنترنت المحليين. كما أن إمكانية منع شركات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي الكبرى من العمل أو تقديم الخدمات في أي دولة أفريقية تشير إلى قدرة الدولة على فرض الضوابط كملاذ أخير. ويمكن للمستخدمين أيضا اتخاذ إجراءات جماعية ضد شركات الذكاء الاصطناعي (Fratini and Musiani, 2024).

كل هذا يُبرز الطرق المتنوعة التي تُنازع بها السلطة والحوكمة على المستويات المحلية، ولكنه لا يُشير إلى مكانة أفريقيا في المساهمة في تشكيل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وحوكمته ورؤيته للعالم على المستوى العالمي. إذا كان لموقع المقر الرئيسي لشركة التكنولوجيا، كما يُشير ساركسيان (2016)، نفوذ كبير للتأثير على قراراتها، فما الذي يُشير إليه سجل أفريقيا في تطوير الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بقدرتها على تشكيل تصميم الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته وثقافاته وحوكمته؟ هذا هو السؤال الذي أسعى للإجابة عليه عند بحثي في أهمية سياسات الموقع للذكاء الاصطناعي في أفريقيا.

المنهجية

ولهذه الغاية، اعتمدتُ على نهج منهجي مستنير بالتحليل النصي لوثائق سياسات الذكاء الاصطناعي، والتحليل النقدي لقواعد بيانات الإنترنت التي تحتوي على المواقع المرتبطة بشركات/نماذج الذكاء الاصطناعي. ركزتُ في إعداد وثائق سياسات الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مجالات. يتعلق المجال الأول بسياسات الذكاء الاصطناعي في الدول الأفريقية، حيث اخترتُ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي لأربع دول: موريشيوس (استراتيجية موريشيوس للذكاء الاصطناعي، 2018)، ومصر (استراتيجية مصر للذكاء الاصطناعي، 2021)، ورواندا (السياسة الوطنية الرواندية للذكاء الاصطناعي، 2022)، ونيجيريا [مسودة] (استراتيجية نيجيريا للذكاء الاصطناعي، 2024)، والتي تُمثل جنوب وشمال وشرق وغرب أفريقيا على التوالي. كما راجعتُ استراتيجية الاتحاد الأفريقي للذكاء الاصطناعي (2024). وتُعد موريشيوس ومصر ورواندا ذات أهمية خاصة لأنها الدول الثلاث الأولى التي تُقدم استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في أفريقيا. وقد اخترتُ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي لأنها تُشكل أحد أهم محاور اهتمام صانعي السياسات في القارة (Maslej et al., 2024). أقوم بتحليل الاستراتيجيات بناء على المواضيع، والتي قمت بتطويرها بعد مراجعة النصوص وترميزها.

شمل المجال الثاني سياسات الذكاء الاصطناعي لأبرز الجهات العالمية الفاعلة في هذا المجال: الولايات المتحدة الأمريكية، والاتحاد الأوروبي، والصين. وهدف تحليلي هنا إلى التأكد مما إذا كانت هذه السياسات تُلزم شركات الذكاء الاصطناعي بتطوير تقنياتها بما يتماشى مع المبادئ والمعايير التي تلتزم بها الدول الرائدة. وشمل المجال الثالث سياسات بعض أكبر شركات/نماذج الذكاء الاصطناعي: OpenAI وGemini (للولايات المتحدة الأمريكية)، وDarktrace (للمملكة المتحدة)، وUBTECH وQwen (للصين). وكان هدفي هو دراسة ما إذا كانت هذه الشركات/نماذج الذكاء الاصطناعي تُخضع سياساتها وممارساتها للدول أو الأماكن التي تتخذ منها مقراتها الرئيسية.

لعمليات البحث في قواعد البيانات، قمتُ بالوصول إلى ما يلي ومراجعته لتحديد موقع شركات الذكاء الاصطناعي عالميا: Datamation (انظر Jungco، 2024)، ودليل الذكاء الاصطناعي (2024)، ورأس مال الشركات السوقي (2024). استفدتُ أيضا من مصادر مثل Epoch AI (2024)، ومرصد التكنولوجيا الناشئة (2024) لتتبع نشاط دول الذكاء الاصطناعي، وتقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي (Maslej et al., 2024). بشكل عام، كان هدفي تقييم مكانة أفريقيا في تطوير الذكاء الاصطناعي مقارنة بالدول الرائدة في هذا المجال، قبل النظر في النفوذ الذي توفره الموقعية للدول فيما يتعلق بتصميم الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته وحوكمته – وهي الفرضية الأساسية لسياسات الموقعية.

ميزة الموقعية وتطوير الذكاء الاصطناعي في أفريقيا

مع الأخذ في الاعتبار مجموعة العوامل التي تُشكل تطوير الذكاء الاصطناعي، تُركز نتائجي على الموقعية من خلال النظر في عدد شركات الذكاء الاصطناعي التي تتخذ من أفريقيا ومناطق أخرى مقرا لها. وجدتُ أن معظم شركات الذكاء الاصطناعي تتخذ من الدول المتقدمة مقرا لها، وأن العديد من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي تقع في الولايات المتحدة. هذه شركات تتمتع برأس مال كبير، كما هو مُدرج في قائمة الشركات ذات القيمة السوقية، مما يُمكّنها من التوسع عالميا والاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ونماذجه التي تُؤثر بشكل أساسي على المجتمعات. تُظهر مراجعة Jungco (2024) أن الغالبية العظمى (80%) من هذه الشركات مقرها في الولايات المتحدة (81 من أصل 101 شركة). وكانت المملكة المتحدة الأقرب إلى ذلك، حيث بلغ عدد الشركات فيها ثماني شركات من أصل 101. أما الهند وكندا، فكان لكل منهما ثلاث شركات؛ والصين وألمانيا اثنتان لكل منهما؛ وإسرائيل وهونغ كونغ شركة واحدة لكل منهما. وينطبق الأمر نفسه على البيانات التي جمعها دليل الذكاء الاصطناعي (2024) ورسملة سوق الشركات (2024).

لقد جمعتُ القوائم الثلاث (Jungco، 2024؛ دليل الذكاء الاصطناعي ورسملة سوق الشركات) وحذفت التكرارات. وتضمنت القائمة المجمعة 234 من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي (انظر الجدول 1)، بدءا من شركة Apple بقيمة 3.3 تريليون دولار أمريكي وصولا إلى شركة FR8Tech بقيمة 2.1 مليون دولار أمريكي. وتُظهر النتيجة أن الولايات المتحدة هي الرائدة بلا شك بنسبة 73%. تليها الهند (5.98%)، والمملكة المتحدة (5.56%)، والصين (2.99%)، وكندا (2.56%). ولا توجد دولة أفريقية في القائمة.

هناك نتيجة مماثلة للبيانات المتعلقة بنماذج الذكاء الاصطناعي البارزة، مثل ChatGPT من OpenAI وQwen من Alibaba وLlama من Meta. يوضح الجدول 2 أنه عند عزل نماذج الذكاء الاصطناعي المملوكة للمؤسسات أو الكيانات التي تأتي من بلد واحد فقط، فإن ثلثي (67.7%) من نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة هذه يمكن تتبعها إلى الولايات المتحدة. مرة أخرى، لا يوجد بلد آخر يقترب من ذلك؛ أقرب الدول هي المملكة المتحدة والصين وكندا وألمانيا. يوضح Maslej et al. (2024)، في مؤشر الذكاء الاصطناعي، أيضا أن نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية، التي تشكل أساس الذكاء الاصطناعي التوليدي، أكثر انتشارا في الولايات المتحدة. مرة أخرى، لا توجد مدخلات لأفريقيا.

إذا لم تكن أفريقيا بمثابة مقر رئيسي لأكبر شركات أو نماذج الذكاء الاصطناعي، فماذا يمكن أن يقال عن شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة؟ للإجابة على هذا، راجعت متتبع نشاط دول الذكاء الاصطناعي لعام 2024، الذي يقدم بيانات حول عدد براءات اختراع الذكاء الاصطناعي المعتمدة بناء على مواقع الدول، بما في ذلك براءات الاختراع لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة. تُظهر البيانات، الواردة في الجدول 3، أن أفريقيا تتقدم على الشرق الأوسط فقط؛ وحتى في هذا الصدد، لا تُمثل أفريقيا سوى 0.000006% أو 157 من أصل 250,224 براءة اختراع في مجال الذكاء الاصطناعي مُسجلة في المُتتبع. وتُمثل ثلاث دول أفريقية فقط أرقام القارة: جنوب أفريقيا (139 براءة اختراع)، والمغرب (17 براءة اختراع)، وكينيا (براءة اختراع واحدة). وعلى الرغم من أن هذا الرقم البالغ 157 يزيد قليلا عن 102 شركة ناشئة التي قدمها أوكولو وآخرون (2023)، فإن الاستنتاجات متشابهة: لا يزال أمام أفريقيا طريق طويل لتعويض تطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

يُظهر كل هذا أنه على الرغم من أن أفريقيا تُوفر العمالة والبيانات لشركات الذكاء الاصطناعي عالميا، ومن المتوقع أن تُصبح سوقا مهما مع انتشار الاتصال بالإنترنت (شراكة الوصول، 2024)، إلا أنها بالكاد تُمثل مقرا رئيسيا لشركات الذكاء الاصطناعي، وخاصة الشركات الكبرى. يُؤكد هذا على المكانة الناشئة لأفريقيا في تطوير الذكاء الاصطناعي، ويشير إلى أن الدول الأفريقية ستواجه على الأرجح قيودا في قدرتها على صياغة أخلاقيات وثقافات وحوكمة أوسع نطاقا للذكاء الاصطناعي. ولعل هذا يُفسر عدم قيام أي دولة أفريقية بإصدار تشريعات للذكاء الاصطناعي (على الرغم من وجود بعض المحاولات الجارية)، مع التركيز بدلا من ذلك على فرق عمل الذكاء الاصطناعي والسياسات والاستراتيجيات الوطنية (Maslej et al., 2024). أنتقل بعد ذلك إلى تحليل هذه الاستراتيجيات لدراسة النهج السياسي لتطوير وحوكمة الذكاء الاصطناعي في أفريقيا.

تحليل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في أفريقيا

يُظهر تحليلي لاستراتيجيات/سياسات الذكاء الاصطناعي في موريشيوس ومصر ورواندا ونيجيريا والاتحاد الأفريقي أنها تتمحور حول أربعة محاور رئيسية: تبني الذكاء الاصطناعي لتحقيق النمو الاقتصادي، والشراكة والتعاون في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحسين أخلاقيات وحوكمة الذكاء الاصطناعي، وتعزيز القدرات المحلية في هذا المجال. يُعد التركيز على الذكاء الاصطناعي لتحقيق النمو الاقتصادي أمرا مفهوما، نظرا لأن إمكانات الذكاء الاصطناعي للتحول الاقتصادي تُمثل عامل جذب رئيسي. يُبرز هذا التركيز، الموجود في جميع الاستراتيجيات، كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز التنمية الاقتصادية في مختلف القطاعات (انظر على وجه الخصوص، استراتيجية موريشيوس). لكن الأهم، في سياق نقاشي، هو أوجه عدم المساواة في التعاون الدولي والحوكمة متعددة الأطراف التي تشير إليها الاستراتيجيات.

ولإثبات ذلك، أشير إلى الركيزة الثانية من الاستراتيجية النيجيرية للذكاء الاصطناعي، التي تؤكد على ضرورة الشراكة والتعاون بين الجهات المعنية المحلية والدولية للاستفادة من خبرات وموارد الذكاء الاصطناعي. كما توصي سياسة الذكاء الاصطناعي الرواندية بشراكات وتعاون دولي في تطوير الذكاء الاصطناعي. لكن التعاون، وخاصة مع الجهات الفاعلة الدولية الخاصة، يُبرز الحاجة إلى تقييم أصول الشركاء الرئيسيين. يمكن لهؤلاء الشركاء التعاون مع الدول الأفريقية والاستثمار في الذكاء الاصطناعي، لكنهم لا يزالون يعملون بشكل أساسي وفقا للقواعد الموضوعة في بلدانهم الأصلية، حتى وإن كانوا ملتزمين أيضا بقوانين الدول التابعة (سأوضح هذه النقطة في القسم التالي). والاستثناء الوحيد هو التعاون داخل القارة، كما هو موضح في الاستراتيجيتين المصرية والاتحاد الأفريقي.

أما المحور الثالث، الذي يركز على الأخلاقيات والحوكمة، فيُقرّ بمخاطر الذكاء الاصطناعي وضرورة التخفيف منها. ويتناول أهمية وجود مبادئ للذكاء الاصطناعي كالإنصاف والشفافية والمساءلة (انظر الاستراتيجية النيجيرية). كما تُشير استراتيجية الاتحاد الأفريقي إلى ضرورة الوقاية من التحيز والمخاطر التي تُهدد القيم الأفريقية والمعرفة الأصلية والتراث الثقافي. ويرتبط هذا بأجندة الاتحاد الأفريقي 2063، التي كُلّفت إعلاميا وثقافيا بدعم الذكاء الاصطناعي الشامل والأخلاقي من خلال قيم مثل أوبونتو. إلا أن خطة معالجة هذه المخاطر، في معظمها، تُشير إلى حوكمة مُتعددة الأطراف. فعلى سبيل المثال، تسعى الاستراتيجية المصرية إلى “المساهمة بفعالية في الجهود العالمية ولعب دور فاعل في مجال الذكاء الاصطناعي في مختلف المحافل الدولية” (القسم 5.1). كما تهدف سياسة رواندا إلى “المساهمة بفعالية في صياغة مبادئ وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في المنصات الدولية” (التوصية الرئيسية للسياسة 14). وبالمثل، تُشجع استراتيجية الاتحاد الأفريقي على “نهج حوكمة متعدد المستويات” (القسم 2.4.1). تُسلِّط هذه الاستراتيجيات الضوء على توجّه نحو مزيد من الشمولية في الحوكمة الدولية، ومن هنا جاء استخدام كلمة “بنشاط” في العديد من الاستراتيجيات. مع ذلك، أرى أنه مهما كانت “النشاط” الذي تنوي الدول الأفريقية التأثير به على التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي، وأخلاقياته، وحوكمته، فمن الضروري أولا مراعاة مكانة أفريقيا في تطوير الذكاء الاصطناعي.

يبدو أن صانعي السياسات في القارة قد أدركوا هذه الحقيقة، ويتجلى ذلك في تركيزهم على تعزيز القدرات المحلية في مجال الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تشير استراتيجية الاتحاد الأفريقي إلى أن أفريقيا تواجه تحديات تتعلق بنقص منصات الحوسبة، ومحدودية البيانات اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وندرة مهارات الذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أنه بحلول عام 2023، ستتواجد جميع أجهزة الحاسوب العملاقة في العالم في 30 دولة فقط. كما تُقر الاستراتيجية النيجيرية بالحاجة إلى بناء “أسس بنية تحتية محلية ميسورة التكلفة وقدرة حوسبية” (القسم 1.4.2) من خلال توفير الحوسبة عالية الأداء. في رواندا ومصر، هناك تركيز على تدريب الذكاء الاصطناعي في المدارس. يتضح هنا تأخر القارة في تطوير الذكاء الاصطناعي، على الرغم من وجود منظومة متنامية لشركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي وسوق غير مشبعة له. يُؤكد هذا على الحاجة إلى دراسة تطوير الذكاء الاصطناعي، والمزايا والعيوب المكانية التي يمثلها، وارتباطاته بتفاوتات الحوكمة. أزعم أن هذا يجب أن يكون اعتبارا رئيسيا في أفريقيا، استنادا إلى ما أسميه سياسات الموقعية.

سياسة الموقعية

بعد أن أرسينا الأساس لحجتي، أُعرّف سياسة الموقعية بأنها الطريقة التي ترتبط بها القوة الكامنة في أنظمة التكنولوجيا الكبرى والذكاء الاصطناعي بموقعها الأساسي في بيئات التطور التكنولوجي والذكاء الاصطناعي المتقدم، وكيف يُعيد هذا الواقع الكامن، بدوره، إنتاج اختلالات وفرص غير متكافئة لتطوير الذكاء الاصطناعي وحوكمته التي تواجهها دول العالم، وخاصة أفريقيا. تُبرز سياسة الموقعية مزيج المزايا التي تتمتع بها دول مثل الولايات المتحدة والصين ودول أوروبا حيث تقع أكبر شركات الذكاء الاصطناعي. في المقابل، تعاني الدول الأفريقية، على الرغم من التقدم المحرز في منظومة شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة وتدخلات سياسات الدولة، من مجموعة من العيوب في المجالات الموقعية والسياسية والاقتصادية والثقافية والبيانات والعمالية والتاريخية. إن معالجة هذا المزيج من العيوب هو ما تحتاجه القارة لتصبح مركزا مؤثرا تُشكل من خلاله القيم والأخلاقيات والحوكمة التي تُحدد معالم الذكاء الاصطناعي.

لتوسيع حجتي، أشير إلى سياسات الذكاء الاصطناعي لبعض أكبر الشركات والمبادئ التوجيهية للذكاء الاصطناعي التي صاغتها الدول التكنولوجية الرائدة. خذ OpenAI على سبيل المثال. تنص شروط استخدام OpenAI (2024) على أن حل النزاعات بين الشركة والمستخدمين في أي مكان في العالم سيتم تنسيقه من قبل التحكيم والوساطة الوطنية، ومقرها في نيويورك. القانون الذي يحكم التحكيم هو قانون التحكيم الفيدرالي الأمريكي. ويضيف أن “قانون كاليفورنيا سيحكم هذه الشروط” و “ستُرفع الدعاوى الناشئة عن أو المتعلقة بهذه الشروط حصريا في المحاكم الفيدرالية أو محاكم ولاية سان فرانسيسكو، كاليفورنيا” (انظر قسم القانون الحاكم). وهذا ليس مفاجئا، نظرا لأن المقر الرئيسي لـ OpenAI يقع في سان فرانسيسكو. أيضا، بالنسبة لشركة Gemini (2024)، المملوكة لشركة Google، فإن القانون الحاكم لاتفاقية المستخدم الخاصة بها هو قوانين نيويورك، ويُنظر إلى الاتفاقية على أنها “عقد تم إبرامه بالكامل وتنفيذه بالكامل داخل ولاية نيويورك” (انظر قسم القانون الحاكم).

وجدتُ نمطا مشابها في المملكة المتحدة والصين. ففي المملكة المتحدة، تُشير شركة Darktrace (2024)، وهي شركة متخصصة في الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي، إلى أن القانون الحاكم لاتفاقية الخدمات الرئيسية الخاصة بها هو قوانين إنجلترا وويلز، إلا إذا كان العميل موجودا في الولايات المتحدة، ففي هذه الحالة تُطبق قوانين كاليفورنيا. أما في الصين، فينص القسم السابع من شروط استخدام شركة UBTECH (2023)، وهي شركة متخصصة في روبوتات الذكاء الاصطناعي، على ما يلي: “يخضع إنشاء هذه الاتفاقية [للمستخدم] وفعاليتها وأدائها وتفسيرها وحل النزاعات المتعلقة بها لقوانين جمهورية الصين الشعبية (باستثناء هونغ كونغ وماكاو وتايوان).” وينطبق الأمر نفسه على Qwen (2023) التابعة لشركة Alibaba، والتي تخضع لشروط استخدام موقع Alibaba Cloud الدولي، والقانون الحاكم لها هو قانون سنغافورة، حيث يقع مكتب Alibaba في منطقة آسيا والمحيط الهادئ.

ومن ثم، أُشير إلى أن شركات الذكاء الاصطناعي تلتزم بقوانين الدول التي تتخذ من سنغافورة مقرا لها، وتُخضع حوكمة تقنياتها لهذه القوانين. تعرضت شركات الذكاء الاصطناعي أيضا لضغوط مستمرة لتطوير قواعد تتوافق مع قيم وأخلاقيات ومعايير الدول المضيفة لها، ويعود ذلك جزئيا إلى إملاءات الجيوسياسية الرقمية والتنافس على تفوق الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أصدرت إدارة بايدن الأمر التنفيذي بشأن الذكاء الاصطناعي الآمن والموثوق به (US Executive Order, 2023)، والذي سعت من خلاله إلى تعزيز سوق الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الابتكار والقيادة الأمريكية في مجال الذكاء الاصطناعي (Section 2(h)) والحاجة إلى تشجيع الشركاء الدوليين على دعم الالتزامات الطوعية لشركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية (Section 11(a)(ii)). لكن هذه الالتزامات الطوعية مدعومة بالحاجة إلى القيادة الأمريكية و”ضمان توافق الذكاء الاصطناعي مع القيم المشتركة لجميع الأمريكيين” (proposed National AI Commission Act (2023), Section 3(g)(1)). استُبدل الأمر التنفيذي لبايدن في يناير/كانون الثاني 2025 بالأمر التنفيذي لترامب بشأن الذكاء الاصطناعي، والذي سُمّيَ بـ “إزالة العوائق أمام القيادة الأمريكية في مجال الذكاء الاصطناعي”. كل هذا يُؤكد أن الهدف الرئيسي للسياسة الأمريكية هو أن يعكس تصميم الذكاء الاصطناعي القيادة الجيوسياسية الأمريكية، والمعايير الثقافية، والأخلاق، والفقه القانوني.

ينطبق نهج مماثل على أوروبا والصين. ففي أوروبا، ينص البند الأول من قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي (2024) على أن الغرض منه هو وضع “إطار قانوني موحد” لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره “وفقا لقيم الاتحاد” (Section 1)، ويدعم “النهج الأوروبي المُركّز على الإنسان في مجال الذكاء الاصطناعي، وأن تكون الصين رائدة عالمية” في تطويره (Section 8). أما في الصين، فقد صدرت تدابير الذكاء الاصطناعي التوليدية في أغسطس/آب 2023. وتتضمن اللائحة بندا ينص على أن تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية يجب ألا تُنتج محتوى يُحرض على “تقويض السيادة الوطنية أو قلب النظام الاشتراكي” (Henshall, 2023: para. 2). يتجلى هذا التوجه نفسه في قانون إدارة التوليف العميق لخدمات معلومات الإنترنت في الصين لعام 2023، الصادر عن إدارة الفضاء الإلكتروني الصينية (2022). يُلزم هذا القانون الشركات، عند تطوير منتجات مثل الذكاء الاصطناعي، بالالتزام بالقوانين الصينية، والتوجيه السياسي الصحيح، والتوجه القيمي. وقد تجلى هذا بوضوح في إطلاق DeepSeek في يناير/كانون الثاني 2025، وهو مساعد ذكاء اصطناعي صيني، والذي رفض الإجابة عند سؤاله عن ميدان تيانانمن، قائلا إنه يتبع “المبادئ الأخلاقية”، وأضاف: “أحترم القوانين والسياقات الثقافية التي أعمل فيها” (محادثة الكاتب مع DeepSeek). يُظهر هذا أن التصميم والنشر التوسعي أو التقييدي لتقنيات الذكاء الاصطناعي يخضعان لنظام القيم السائد في بلدانها الأصلية. وبالتالي، فإن سياسات الموقع تدعم الرؤى المختلفة للدول التقنية الرائدة بشأن الذكاء الاصطناعي في صراعها على التفوق – وهي رؤى لا تشمل بالضرورة وجهات النظر الأفريقية، على الرغم من أنها تجد تعبيرا لها في القارة من خلال النشر والاستخدام الشاملين.

الخلاصة

في هذه الورقة البحثية، قمت بدراسة أهمية موقع شركات الذكاء الاصطناعي، ومن خلال القيام بذلك، قدمت سياسات الموقعية كمفهوم لتوسيع فهمنا وشرح مكانة الدول في تطوير الذكاء الاصطناعي وكيف يترجم ذلك إلى التأثير الذي تمارسه في حوكمة الذكاء الاصطناعي. أظهر نقاشي أنه على الرغم من أن أفريقيا لديها نظام بيئي متنامي لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، وقاعدة سوق مستخدمين مزدهرة ونفوذ الدولة في صنع السياسات، إلا أن القارة لا تزال تواجه مزيجا من العيوب في المجالات التاريخية والتكنولوجية والسياسية والقانونية والاقتصادية والعمالية والبيانات. يكشف هذا المزيج عن العيب الموقعي الذي يواجه أفريقيا كمكان يمكن من خلاله تشكيل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وثقافاته وحوكمته بالمعنى العالمي. يتعلق الأمر بنقطة حسن (2023) حول “نقص ابتكارات الذكاء الاصطناعي الأفريقية المتجذرة في السياق المحلي ولكن [لديها] القدرة على المنافسة على المستوى العالمي” (ص 1430). ما وجدته هو أن شركات الذكاء الاصطناعي ذات الانتشار والحضور العالميين تتخذ من الدول التكنولوجية الرائدة (الولايات المتحدة والصين والدول الأوروبية) مقرات رئيسية لها، وتخضع لقوانينها. في المقابل، تُلزم قوانين وسياسات الدول التكنولوجية الرائدة هذه الشركات، من بين أمور أخرى، بتضمين أخلاقيات وقيم وثقافات كل دولة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

ومن ثم، فإن الصلة بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والقيم الثقافية، كما هو موضح في هذه الورقة البحثية، تُشير إلى الصلة بين الدراسات الإعلامية والثقافية والذكاء الاصطناعي. وتُسلّط الورقة البحثية الضوء، على وجه الخصوص، على أهمية النظر في كيفية إنتاج الذكاء الاصطناعي وتشكيله من خلال المفاهيم الثقافية، وكيف يُسهم الذكاء الاصطناعي في إبراز الثقافة وتشكيلها وتوسيع نطاقها. يشير هذا إلى ضرورة التركيز البحثي بشكل أكبر على الروابط بين وسائل الإعلام والذكاء الاصطناعي والثقافة، نظرا لأن الذكاء الاصطناعي يمثل نقطة التقاء العمل البشري، والتعلم الآلي، والبنية التحتية (مثل مراكز البيانات)، والموارد المعدنية (مثل الليثيوم)، ومدخلات الوسائط (كميات هائلة من البيانات: المعلومات، والنصوص، والصور، ومقاطع الفيديو، والخرائط، والرموز)، وأنظمة التصنيف، التي تتحد جميعها لتحويل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى آليات لبناء المعرفة (Crawford, 2021). والنتيجة هي مخرجات وسيطة (مثل استجابات الذكاء الاصطناعي للمحفزات والقرارات الآلية) – مخرجات تمثل الثقافة وتحولها في آن واحد، حتى وهي تتشكل من خلالها. وعلى نفس القدر الأهمية، في سياق هذه الورقة البحثية، ضرورة مراعاة موقع كل ذلك. وأعني بذلك التفاعل العالمي والمعقد للمواقع في تطوير الذكاء الاصطناعي وحوكمته، والذي قد يحدد أي ثقافة سترتفع وأي ثقافة ستُكتم تدريجيا في علاقة تُحددها الهيمنة وعدم المساواة.

مفتاح فهم هذا المزيج من الهيمنة وعدم المساواة هو مبدأ الميزة المكانية، الذي يصفه إيامارينو وماكان (2013) بأنه علاقة ثنائية الاتجاه بين الشركات متعددة الجنسيات ومقارها المحلية، مشيرين إلى أنه كما يصبح الموقع حيويا بشكل متزايد للشركات متعددة الجنسيات، فإن الشركات متعددة الجنسيات تزداد أهمية تدريجيا للموقع (أي المدن أو البلدان). وهذا يؤكد حجتي حول سياسات الموقعية، والتي تُظهر أنه مثلما تحتاج شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة إلى مواقع، مثل الولايات المتحدة أو الصين، تتمتع بالمزيج المناسب من المزايا لتكون بمثابة مقرات رئيسية، فإن الدول التكنولوجية الرائدة تحتاج أيضا إلى هذه الشركات وتستخدمها في وضع النموذج الثقافي والحوكمة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. يعكس هذا التركيب الهيكلي اختلالات التوازن في تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يفسر سبب وجود أنظمة حوكمة الذكاء الاصطناعي داخل أنظمة غير متجانسة مؤسسيا تعيد إنتاج هيمنة الشمال العالمي (Png، 2022). إن معالجة هذه الاختلالات هي ما يجب أن تركز عليه الدول الأفريقية، بدعم من الاتحاد الأفريقي، وهناك دلائل أولية على أن الدول الأفريقية بدأت في القيام بذلك (كما يتضح من استراتيجيات الذكاء الاصطناعي). ومع ذلك، ثمة حاجة إلى نهج أكثر جرأة وقوة لتطوير الذكاء الاصطناعي، يتماشى مع السياق الاجتماعي والسياسي الفريد لأفريقيا وتطورها الاقتصادي، لمواجهة الاختلالات المرتبطة بسياسات الموقع. وبذلك، يمكن لأفريقيا أن تكتسب ميزة موقعية، مع ما يترتب على ذلك من عواقب مهمة على الذكاء الاصطناعي الشامل ومساهمة الدول ذات الأغلبية العالمية في الثقافات والقيم المضمنة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والأخلاقيات والأطر التي تُحكم بها.

Acknowledgments

The author extends appreciation to the editors and reviewers for their helpful and constructive comments, and also to the participants at the 2023 International Symposium on AI Cultures at the University of Turin for their feedback – all of which strengthened the article.

Declaration of conflicting interests

The author declared no potential conflicts of interest with respect to the research, authorship, and/or publication of this article.

Funding

The author disclosed receipt of the following financial support for the research, authorship, and/or publication of this article: This work was supported by the Leverhulme Trust as part of an Early Career Fellowship. The University of Sheffield provided open access funding.

ORCID iD

Vincent Obia https://orcid.org/0000-0003-1650-9103

References

Access Partnership (2024) Tech Policy Trends 2024. Available at: https://accesspartnership.com/tech-policy-trends-2024-the-global-south-is-the-new-epicentre-of-internet-governance-innovation/ (accessed 4 January 2025).

African Union (2024) Continental artificial intelligence strategy. Available at: https://au.int/sites/default/files/documents/44004-doc-EN-_Continental_AI_Strategy_July_2024.pdf (accessed 10 October 2024).

AI Directory (2024) Database of artificial intelligence & machine learning companies. Available at: https://www.aidirectory.org/ (accessed 10 September 2024).

Bergére C (2019) “Don’t tax my megabytes”: Digital infrastructure and the regulation of citizenship in Africa. International Journal of Communication 13: 4309–4326.

Bradford A (2023) Digital Empires: The Global Battle to Regulate Technology. New York, NY: Oxford University Press. Crossref.

Chan A, Okolo CT, Terner Z, et al. (2021) The limits of global inclusion in AI development. arXiv. Crossref. PubMed.

CIPESA (2022) Which way for data localisation in Africa? Available at: https://cipesa.org/wp-content/files/briefs/Which_Way_for_Data_Localisation_in_Africa___Brief.pdf (accessed 16 December 2024).

Companies Market Capitalisation (2024) Largest AI companies by market capitalization. Available at: https://companiesmarketcap.com/artificial-intelligence/largest-ai-companies-by-marketcap/#google_vignette (accessed 5 September 2024).

Crawford K (2021) The Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. New Haven: Yale University Press.

Cyberspace Administration of China (2022) Provisions on the management of deep synthesis of internet information services. Available at: https://www.cac.gov.cn/2022-12/11/c_1672221949354811.htm (accessed 12 October 2024).

Darktrace (2024) Master services agreement. Available at: https://cdn.prod.website-files.com/626ff4d25aca2edf4325ff97/66fc2bc0317776db72ac418c_Darktrace%20MSA%20v2.0%202024-10-01.pdf (accessed 4 October 2024).

DCByte (2023) Africa’s key data centre markets. Available at: https://africadca.org/wp-content/uploads/2023/07/Title_Africas-Key-Data-Centre-Markets.pdf (accessed 17 December 2024).

Dunning JH (1998) Location and the multinational enterprise: A neglected factor? Journal of International Business Studies 29(1): 45–66. Crossref. Web of Science.

Egypt AI Strategy (2021) Egypt National Artificial Intelligence strategy. Available at: https://mcit.gov.eg/Upcont/Documents/Publications_672021000_Egypt-National-AI-Strategy-English.pdf (accessed 5 July 2023).

Eke DO, Wakunuma K, Akintoye S (2023) Introducing responsible AI in Africa. In: Eke DO, Wakunuma K, Akintoye S (eds) Responsible AI in Africa: Challlenges and opportunities. Chan, Switzerland: Palgrave Macmillan, pp.1–11. Crossref.

Emerging Technology Observatory (2024) AI Country Activity Tracker. Available at: https://cat.eto.tech/?countryGroups=Africa%2CAsia%20Pacific%2CEurope%2CLatin%20America%20and%20the%20Caribbean%2CNorthern%20America%2COceania&dataset=Patent&expanded=Summary-metrics (accessed 7 September 2024).

Epoch AI (2024) Notable AI models. Available at: https://epoch.ai/data/notable-ai-models?view=table#explore-the-data (accessed 7 September 2024).

European Union (2024) Artificial Intelligence Act. Available at: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (accessed 25 January 2025).

Fratini S, Musiani F (2024) Data localization as contested and narrated security in the age of digital sovereignty: The case of Switzerland. Information, Communication & Society: 1–19. Crossref. Web of Science.

Gemini (2024) User Agreement. Available at: https://www.gemini.com/legal/user-agreement#section-business-day (accessed 4 October 2024).

Giovane CD, Ferencz J, López-González J (2023) The nature, evolution and potential implications of data localisation measures. OECD Trade Policy Papers, No. 278. Paris, France: OECD Publishing.

Global Partnership on Artificial Intelligence (2025) GPAI Members. Available at: https://gpai.ai/community/ (accessed 7 January 2025).

Gondwe G (2023) CHATGPT and the Global South: How are journalists in sub-Saharan Africa engaging with generative AI? Online Media Global Communication 2(2): 228–249. Crossref.

Hassan Y (2023) Governing algorithms from the South: A case study of AI development in Africa. AI & Society 38: 1429–1442. Crossref. Web of Science.

Henshall W (2023) How China’s new AI rules could affect U.S. companies. Times, 19 September.

Iammarino S, McCann P (2013) Multinationals and Economic Geography: Location, Technology and Innovation. Cheltenham: Edward Elgar. Crossref.

Jungco KG (2024) 100 top AI companies trendsetting in 2024. Available at: https://www.datamation.com/featured/ai-companies/ (accessed 9 September 2024).

Lee H-K (2022) Rethinking creativity: Creative industries, AI and everyday creativity. Media, Culture & Society 44(3): 601–612. Crossref. Web of Science.

Lin B (2024) Beyond authoritarianism and liberal democracy: Understanding China’s artificial intelligence impact in Africa. Information, Communication & Society 27(6): 1126–1141. Crossref. Web of Science.

Ludec CL, Cornet M, Casilli AA (2023) The problem with annotation. Human labour and outsourcing between France and Madagascar. Big Data & Society 10(2): 1–13. Crossref.

Maslej N, Fattorini L, Perrault R, et al. (2024) The AI index 2024 annual report. Available at: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf (accessed 23 September 2024).

Mauritius AI Strategy (2018) Maritius Artificial Intelligence strategy. Available at: https://ncb.govmu.org/ncb/strategicplans/MauritiusAIStrategy2018.pdf (accessed 20 June 2023).

Mhlambi S, Tiribelli S (2023) Decolonizing AI Ethics: Relational Autonomy as a Means to Counter AI Harms. Topoi 42: 867–880. Crossref. Web of Science.

Moorosi N (2024) Better data sets won’t solve the problem — we need AI for Africa to be developed in Africa. Nature 636: 276. Crossref. PubMed. Web of Science.

Muldoon J, Wu BA (2023) Artificial intelligence in the colonial matrix of power. Philosophy & Technology 36(80): 1–24.

Natale S, Guzman AL (2022) Reclaiming the human in machine cultures: Introduction. Media, Culture & Society 44(4): 627–637. Crossref. Web of Science.

National AI Commission Act (2023) National AI Commission Act (H.R.4223). Available at: https://www.congress.gov/bill/118th-congress/house-bill/4223/text (accessed 4 October 2024).

Nayebare M (2019) Artificial intelligence policies in Africa over the next five years. XRDS 26(2): 50–54 Crossref.

Nigerian AI Strategy (2024) National Artificial Intelligence strategy [draft]. Available at: https://ncair.nitda.gov.ng/wp-content/uploads/2024/08/National-AI-Strategy_01082024-copy.pdf (accessed 4 October 2024).

Nuwer R (2024) Africa’s newest resource could be a game-changer for the global south. Nature, 19 September.

Okolo CT, Aruleba K, Obaido G (2023) Responsible AI in Africa—Challenges and opportunities. In: Eke DO, Wakunuma K, Akintoye S (eds) Responsible AI in Africa: Challenges and Opportunities. Chan, Switzerland: Palgrave, pp.35–64. Crossref.

OpenAI (2024) Terms of Use. Available at: https://openai.com/policies/row-terms-of-use/ (accessed 4 October 2024).

Ott BL, Mack RL (2014) Critical Media Studies: An Introduction. West Sussex: Wiley Blackwell.

Parks L, Thompson R (2020) The slow shutdown: Information and Internet regulation in Tanzania from 2010 to 2018 and impacts on online content creators. International Journal of Communication 14: 4288–4438. Web of Science.

Plantinga P, Shilongo K, Mudongo O, et al. (2024) Responsible artificial intelligence in Africa: Towards policy learning. Data & Policy 6: e72. Crossref. Web of Science.

Png M-T (2022) At the tensions of South and North: Critical roles of Global South stakeholders in AI governance. In: Bullock JB, Chen Y-C, Himmelreich J, et al. (eds) The Oxford Handbook of AI Governance. Oxford: Oxford University Press. Crossref.

Qwen (2023) Alibaba cloud international website terms of use. Available at: https://www.alibabacloud.com/help/en/legal/latest/alibaba-cloud-international-website-terms-of-use-alibaba-cloud-international-website-terms-of-use (accessed 8 October 2024).

Rwandan National AI Policy (2022) The national AI policy. Available at: https://rura.rw/fileadmin/Documents/ICT/Laws/Rwanda_national_Artificial_intelligence_Policy.pdf (accessed 5 July 2023).

Sargsyan T (2016) Data localization and the role of infrastructure for surveillance, privacy, and security. International Journal of Communication 10: 2221–2237. Web of Science.

Tidjon LN, Khomh F (2022) The different faces of AI ethics across the world: A principle-implementation gap analysis. arXiv. Crossref.

UBTECH (2023) Terms of Use. Available at: https://www.ubtrobot.com/en/privacy/termOfUse (accessed 4 October 2024).

US Executive Order (2023) Executive order on the safe, secure, and trustworthy development and use of artificial intelligence. Available at: https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/ (accessed 10 January 2024).

Wong PN (2021) Techno-Geopolitics: US-China Tech War and the Practice of Digital Statecraft. London: Routledge. Crossref.

World Economic Forum (2025) AI Governance Alliance – Our partners. Available at: https://initiatives.weforum.org/ai-governance-alliance/partners#countries=Africa (accessed 7 January 2025).