Kuhusu mwandishi:
Brenda Adhiambo Odero ni mtaalamu wa maadili ya kibiolojia na mtafiti huru anayeishi Nairobi. Yeye ni Kiongozi wa Utafiti na Utawala katika Mtandao wa Maadili ya Kibiolojia wa Afrika. Anahudumu katika bodi ya ushauri ya Open Research Africa na ni mhakiki rika wa Jarida la Afrika la Maadili ya Kibiolojia na Jarida la Utafiti wa Kielelezo kuhusu Maadili ya Utafiti wa Binadamu. Brenda ni Utafiti wa Heshima Fellow katika Shule ya Sheria, Chuo Kikuu cha KwaZulu-Natal (UKZN), na ana shahada ya MSocSc katika Maadili ya Utafiti wa Afya. Katika Mkutano wa Dunia wa Uadilifu wa Utafiti wa 2026 huko Vancouver, alipokea Tuzo Bora ya Uwasilishaji wa Mdomo kwa Watafiti wa Mapema wa Kazi.
Je, umetumia akili bandia (AI) katika utafiti wako, na kama ni hivyo, vipi? Hili sasa ni swali la kawaida ambalo milango mingi ya uwasilishaji wa utafiti huuliza. Ni swali la haki, na nimejibu mara nyingi. Lakini jijini Nairobi, Kenya, linatua tofauti. Watu wengi wanaoulizwa kutangaza matumizi yao ya AI ndio waliosaidia kuijenga.
Kabla ya AI ya uzalishaji, Kenya ilikuwa tayari ikitengeneza maandishi ya kitaaluma kwa 'mkono', pamoja na India, Pakistani, Nigeria na Ufilipino kama wazalishaji wakuu. Watu 40,000 jijini Nairobi hufanya kazi kama waandishi wa roho kwa wanafunzi katika Kaskazini mwa Dunia, na zaidi ya 70% ya kazi za kujitegemea mtandaoni za Kenya ni katika uandishi na tafsiri.
Utafiti wa Patricia Kingori na hati Wasomi wa Kivuli onyesha tasnia ambayo imefanya umiliki wa maarifa wa Kenya usionekane kwa miaka mingi. Katika enzi ya AI, najiuliza ni kiasi gani cha uandishi huo kiko kwenye seti za data za mafunzo.
Baada ya kutafuta jibu, sikuweza kupata utafiti hata mmoja unaochunguza swali hilo.
Wafanyakazi wa Nairobi walifundisha mashine kuandika. Uchunguzi wa TIME iligundua kuwa wafanyakazi wa Kenya waliokuwa wakiandika maelezo ya maudhui hatari kwa OpenAI, walipata faida kati ya $1.32 na $2 kwa saa.
Kujifunza kwa uimarishaji kutokana na maoni ya binadamu, mchakato unaoipa mfano sauti yake, tahadhari yake na mdundo wake wa kipekee, hutegemea kazi hii hasa, iliyofanywa kwa ajili ya Meta, Google, Microsoft na Scale AI. Jinsi AI inavyoandika haikutokea ghafla. Watu waliiunda, kulinganisha moja baada ya nyingine.
Watafiti wa Stanford wakijaribu vigunduzi saba vya kibiashara vya akili bandia (AI) waligundua kuwa imeainisha vibaya 61.3% ya insha za TOEFL imeandikwa na wazungumzaji wa Kiingereza wasio wa asili kama ilivyotengenezwa kwa mashine, huku ikipotosha uainishaji wa insha na wazungumzaji wa Kiingereza asili. Wanafunzi wa Kenya wameandika ilivyoelezwa kushtakiwa kwa msingi huu hasa na kuombwa kutoa rasimu na picha za tarehe ili kuthibitisha kwamba walikuwa wameandika kazi zao wenyewe. Hakuna hata moja kati ya haya ambayo ni mapya - tuhuma ya msingi ni ya zamani kuliko teknolojia ya AI. Wakenya waliosoma Kiingereza bado wakati mwingine wanatakiwa kuthibitisha ujuzi wao wa lugha hiyo wanapoomba shahada fulani nje ya nchi. Nimelazimika kuthibitisha hilo. Vigunduzi havikubuni tuhuma hiyo; viliifanya kiotomatiki.
Hili ndilo ningesema kwa jumuiya ya sayansi iliyo wazi mbele Fungua Wiki ya Ufikiaji, huku mada ya mwaka huu ikilenga gharama ya maarifa:
Kwa miaka ishirini tumekuwa tukibishana kuhusu gharama mbili: nani analipa kusoma na nani analipa kuchapisha. Zote ni muhimu. Lakini kuna gharama ya tatu ambayo hatuulizii mara nyingi. Wakenya waliandika insha hizo kwa roho. Wakenya waliziita data zilizowafundisha mashine kuziandika. Katika visa vyote viwili, ufasaha wao ukawa wa mtu mwingine. Gharama hiyo imelipwa Kusini mwa Dunia, kwa viwango ambavyo hakuna hata mmoja wetu aliyefikiria kuuliza.
Ufikiaji wazi huuliza kama maarifa ni bure wakati wa matumizi. Haijauliza gharama yake wakati wa utengenezaji.
Watafiti wanapotaka kuelewa udanganyifu wa mikataba, huwauliza wanafunzi wanaonunua insha hizo. Kuna tafiti kuhusu hili katika Kaskazini mwa Dunia, na ingawa hazipatani na ni vigumu kulinganisha, kwa kiasi kikubwa huuliza maswali yaleyale: ni shinikizo gani walilokuwa nalo wanafunzi, na vyuo vikuu vyao vilishindwa kutoa nini?
Uangalifu mdogo sana umetolewa kwa watu walio upande mwingine wa muamala. Utafiti wa Chloe Walker anabainisha kuwa mengi yameandikwa kuhusu upande wa mahitaji, lakini pengo linabaki katika fasihi kuhusu nani hutoa kazi hiyo. Kazi ya Kingori na Walker ni miongoni mwa mambo machache yasiyo ya kawaida. Tumetumia miaka mingi kuuliza kwa nini watu hununua kazi hii. Tumetumia muda mfupi sana kuuliza kwa nini watu wengine wanaiuza.
Hivyo ndivyo ukosefu wa haki wa kijasusi unavyoonekana katika vitendo; si ukimya tu unaowekwa, bali hukumu kuhusu ni akaunti gani inayostahili kukusanywa.
Kwa hivyo hivi ndivyo ningesawazisha hesabu.
Watengenezaji wa zana, majarida, na wafadhili: wanahitaji ufichuzi wa asili ya data ya mafunzo, si tu matamko ya matumizi ya zana kutoka kwa waandishi. Tukiweza kuwauliza watafiti kufichua ni zana zipi walizotumia, tunaweza kuwaomba zana hizo kufichua ni kazi gani iliyoziwezesha.
Taasisi za masomo: acha kuchukulia matokeo ya kigunduzi kama ushahidi wa utovu wa nidhamu. Kifaa kinachosoma vibaya zaidi ya nusu ya maandishi ya Kiingereza yasiyo ya asili, kama utafiti wa Stanford ulivyogundua, si ushahidi. Ni dhima.
Taasisi za utafiti kuhusu uadilifu: waulize wafanyakazi wanachojua. Muungano wa Wasimamizi wa Maudhui wa Afrika na Chama cha Waweka Lebo za Data tayari zipo. Hata hivyo, maarifa na uzoefu wao bado haupo katika mazungumzo kuhusu AI, uadilifu wa kitaaluma na uzalishaji wa maarifa.
Sayansi huria ilitufundisha kuuliza maarifa ni ya nani. Swali gumu zaidi ni nani aliyeyatengeneza, na gharama ya maarifa inakuwa nini mtu mwingine anapolipa. Uadilifu si tu kile tunachotangaza. Ni kile ambacho tuko tayari kukifanya kionekane.
Picha na Pawel Czerwinski kwa Unsplash+
Onyo
Taarifa, maoni na mapendekezo yaliyotolewa katika blogu zetu za wageni ni yale ya wachangiaji binafsi na si lazima yaakisi maadili na imani za Baraza la Sayansi la Kimataifa.