生成的AI可能會對整個非洲的數字身份和發展工作產生重大影響，最新的與會者ID4AFRICARiveCast從一系列利益相關者那裡聽到。
ID4AFRICA執行董事長Jospeh Atick博士說，AI的進步正在提高生產率，更多創新，並實現實時數據驅動的見解。人工智能（AI）和發展：好，壞和不確定。 ”
ID4AFRICA的議程2024年度股東大會在引言期間，在開普敦，南非也揭幕。
第一個小組探索了大型語言模型（LLMS）的潛在影響，例如GPT及其聊天機器人迭代對數字ID的影響。
Ernst＆Young的Parankusha Seshadri談到了生成AI如何幫助提高組織實施數字身份的能力。他說，這些平台回答問題和生成代碼的能力可能是組織建立技術能力的重要幫助。他談到了將文檔集成到諸如平台的可能性MOSIP或具有LLM的OPENCRV，以顯著提高生產率。
Seshadri在數字ID中看到LLM的其他潛在應用程序包括自動部署，檢測生物識別註冊嘗試中的欺詐行為以及監視社交媒體以衡量公眾的看法。
他還分享了MOSIP-GPT作為技術支持和代碼生成工具的演示。
開發局的本傑明·貝特爾森（Benjamin Bertelsen）討論了聊天機器人的發展以伴隨其模型治理框架用於數字法律身份系統。 Atick指出了一個類似項目的潛力，可以協調非洲在數字身份和民事註冊方面的法律框架。
圖靈研究所和沃里克大學的Carsten Maple教授提出了生成的AI，以此從參與像數字ID這樣的複雜生態系統的不同信息來源中獲得見解。由於技術提供商，政府機構和民間社會可能會以各種結構化的格式提供反饋，LLM可以以不同用戶可以理解的方式將這些反饋匯總在一起。可以確定法律框架中的差距以增強政策制定。他還認為，多模式遠程支持可以使註冊和身份驗證過程更容易獲得，例如殘疾人或識字率較低。
Maple還表示，LLM可以幫助數字化大量的ID記錄。
在這一點上，通過使用生成的AI工具引入偏見的潛力和公平性降低了討論。評估LLM的功效和信心仍然是一項過程，楓樹警告。人們對隱私，網絡安全以及技術寡頭的潛力也引起了人們的關注。
生物識別準確性和可信度
斯蒂芬·紳士博士族裔回顧了生物特徵算法的歷史發展，從傳統的提取特徵和基於它們的編碼值的方法到在較新的生物識別系統中使用深度學習神經網絡的使用。
他繼續說明如何評估生物識別系統，然後如何使用生成AI來創建合成數據，例如可用於面部識別訓練的圖像。 Gentric透露，IDEMIA為一個客戶提供了一個超過3億個合成圖像的數據庫進行系統測試。
Gentric還指出，AI的增強性AI對某種攻擊進行了提升，例如深擊和麵部變形。
克拉克森大學的斯蒂芬妮·舒克斯教授和引用提供了深泡和演示攻擊檢測的概述。她的演講強調了不同層的保護層對應對生物識別系統（包括旁路攻擊）面臨的威脅範圍的重要性。
弗朗西斯·澤拉茲尼（Frances Zelazny）Anonybite解決了確保生物識別技術可信度的數據管理方面。 Zelazny說，通過生成AI，矛態可以使其更加有效，尤其是與被盜數據相結合的。 Zelazny提出了許多類似的觀點，如最近所討論的生物識別更新網絡研討會生成AI的威脅。
非洲背景和道德考慮
肯尼亞斯特拉斯莫爾大學（Strathmore University）的知識產權和信息技術法（CIPIT）的梅利莎·奧米諾（Melissa Omino）博士和安吉琳·韋爾吉（Angeline Wairegi）警告不要對生成AI的敘事進行不批判性接受。
他們審查了生成AI的機會，從而廣泛地使開發工作受益，例如最大化農作物產量和適當的農業土地管理。 Omino警告說，錯誤的信息和虛假信息可能會受到生成的AI工具的超級充電，並且如果用戶過於輕信，可能會錯過生成AI的不准確性。
Atick指出，利用生成AI的計算資源在非洲也很少供應，只有0.2％的全球GPU容量位於非洲大陸。
Omidyar網絡的Govind Shivkumar深入研究了生成AI的破壞性影響。他說，技術革命導致經濟革命，這使非洲參與前者對發展利益至關重要。
下一個ID4AFRICA LIVECAST將於2月28日舉行，重點關注數字身份和健康。
