Benki ya Dunia: AI inazungumza Kiingereza vizuri — lakini lugha za Kiafrika vibaya

Benki ya Dunia imetoa onyo kali kwa bara zima la Afrika: akili bandia (AI) inazungumza Kiingereza vizuri, lakini lugha za Kiafrika inazungumza vibaya. Na hali hii inawaacha mamilioni ya watu nyuma.

Katika ripoti yake mpya, Africa Economic Update: Building AI Readiness, iliyochapishwa Oktoba 2026, benki inasema hifadhidata za kimataifa zinazotumika kufundisha mifumo ya AI zinawakilisha vibaya sana nchi za Afrika, lugha zake, taasisi zake na shughuli zake za kiuchumi.

Kwa nini hili ni tatizo? AI hujifunza kutokana na data inayolishwa. Afrika ina takribani lugha 2,000 — lakini asilimia 56 ya data za mafunzo za wazi ni Kiingereza tu, kulingana na Benki ya Dunia. Wakati waandishi wa mifumo wanapokosa nyenzo nzuri za lugha fulani, AI inashindwa kufanya kazi vizuri katika lugha hiyo: tafsiri inakosea, majibu yanakuwa yasiyokamilika, na misemo ya kienyeji haieleweki.

Matokeo yanaweza kugusa maisha ya kila siku. Mkulima anaweza kuhitaji ushauri wa kilimo kwa maneno anayoyaelewa, mwanafunzi anaweza kuhitaji nyenzo za kujifunzia kwa lugha anayopendelea, na mfanyakazi wa afya anaweza kuhitaji zana za kuwasiliana wazi na wagonjwa.

Lakini habari njema pia zipo. Ripoti inasema faida kubwa zaidi kwa nchi za Afrika Kusini mwa Jangwa la Sahara ziko katika kuifanya AI ifanye kazi kwa data za eneo, lugha, na matatizo ya hapa. Mfano ni InkubaLM, mfumo mdogo wa lugha uliotengenezwa na kampuni ya Kiafrika Lelapa AI, uliofundishwa kwa lugha tano za Kiafrika — isiZulu, Yoruba, Hausa, Kiswahili na isiXhosa — na kwa mujibu wa ripoti unafanya vizuri kuliko mifumo mikubwa zaidi katika lugha hizo. Ni uthibitisho kuwa mifumo inayolenga lugha za Kiafrika inaweza kujaza pengo ambalo mifumo mikubwa ya kimataifa haiwezi.

Hata hivyo, Benki ya Dunia inaweka swali muhimu: lugha hizi ni za nani? Kutengeneza hifadhidata za lugha kunahitaji maandishi, rekodi za sauti, tafsiri, na michango ya watafiti na jamii za wenyeji. Sheria wazi zinahitajika: ruhusa ya kutumia data, ulinzi wa faragha, na jinsi wachangiaji wanavyotambuliwa au kulipwa — kwa sababu makampuni ya biashara yanaweza kufaidi kiuchumi kutokana na rasilimali za lugha za jamii ambazo hazishiriki faida hizo.

Changamoto nyingine ni miundombinu: ujuzi, upatikanaji wa vifaa vya kompyuta, na intaneti ya bei nafuu. Hata kama zana inasupport lugha ya Kiafrika, thamani yake inategemea watu wanaweza kuipata na kuitumia kwa vifaa walivyo navyo.

Ina maana gani kwako?

Kwa wakulima: Ushauri wa AI kuhusu magonjwa ya mimea au hali ya hewa utakuwa na maana tu ukitolewa kwa Kiswahili fasaha unachokielewa — si kwa tafsiri ya kukokotwa.

Kwa walimu na wanafunzi: Vifaa vya kujifunzia vinavyozungumza Kiswahili vizuri vinaweza kufungua maarifa kwa mamilioni — lakini walimu wanapaswa kuhakiki majibu ya AI, kwa sababu inaweza kukosea kwenye lugha zetu.

Kwa wafanyabiashara wadogo: Wateja wengi watauliza AI kwa Kiswahili kabla ya kununua. Biashara inayoweza kuwasiliana kwa lugha ya mteja itapata faida.

Kwa waandishi wa habari: Hili ni hadithi ya kufuatilia: nani anamiliki data za Kiswahili zinazotumika kufundisha AI? Maswali ya haki na malipo yataamua kama wasemaji wa Kiswahili watafaidika — au watatumika tu.