生成的AI可能会对整个非洲的数字身份和发展工作产生重大影响，最新的与会者ID4AFRICARiveCast从一系列利益相关者那里听到。
ID4AFRICA执行董事长Jospeh Atick博士说，AI的进步正在提高生产率，更多创新，并实现实时数据驱动的见解。人工智能（AI）和发展：好，坏和不确定。”
ID4AFRICA的议程2024年度股东大会在引言期间，在开普敦，南非也揭幕。
第一个小组探索了大型语言模型（LLMS）的潜在影响，例如GPT及其聊天机器人迭代对数字ID的影响。
Ernst＆Young的Parankusha Seshadri谈到了生成AI如何帮助提高组织实施数字身份的能力。他说，这些平台回答问题和生成代码的能力可能是组织建立技术能力的重要帮助。他谈到了将文档集成到诸如平台的可能性MOSIP或具有LLM的OPENCRV，以显着提高生产率。
Seshadri在数字ID中看到LLM的其他潜在应用程序包括自动部署，检测生物识别注册尝试中的欺诈行为以及监视社交媒体以衡量公众的看法。
他还分享了MOSIP-GPT作为技术支持和代码生成工具的演示。
开发局的本杰明·贝特尔森（Benjamin Bertelsen）讨论了聊天机器人的发展以伴随其模型治理框架用于数字法律身份系统。 Atick指出了一个类似项目的潜力，可以协调非洲在数字身份和民事注册方面的法律框架。
图灵研究所和沃里克大学的Carsten Maple教授提出了生成的AI，以此从参与像数字ID这样的复杂生态系统的不同信息来源中获得见解。由于技术提供商，政府机构和民间社会可能会以各种结构化的格式提供反馈，LLM可以以不同用户可以理解的方式将这些反馈汇总在一起。可以确定法律框架中的差距以增强政策制定。他还认为，多模式远程支持可以使注册和身份验证过程更容易获得，例如残疾人或识字率较低。
Maple还表示，LLM可以帮助数字化大量的ID记录。
在这一点上，通过使用生成的AI工具引入偏见的潜力和公平性降低了讨论。评估LLM的功效和信心仍然是一项过程，枫树警告。人们对隐私，网络安全以及技术寡头的潜力也引起了人们的关注。
生物识别准确性和可信度
斯蒂芬·绅士博士族裔回顾了生物特征算法的历史发展，从传统的提取特征和基于它们的编码值的方法到在较新的生物识别系统中使用深度学习神经网络的使用。
他继续说明如何评估生物识别系统，然后如何使用生成AI来创建合成数据，例如可用于面部识别训练的图像。 Gentric透露，IDEMIA为一个客户提供了一个超过3亿个合成图像的数据库进行系统测试。
Gentric还指出，AI的增强性AI对某种攻击进行了提升，例如深击和面部变形。
克拉克森大学的斯蒂芬妮·舒克斯教授和引用提供了深泡和演示攻击检测的概述。她的演讲强调了不同层的保护层对应对生物识别系统（包括旁路攻击）面临的威胁范围的重要性。
弗朗西斯·泽拉兹尼（Frances Zelazny）Anonybite解决了确保生物识别技术可信度的数据管理方面。 Zelazny说，通过生成AI，矛态可以使其更加有效，尤其是与被盗数据相结合的。 Zelazny提出了许多类似的观点，如最近所讨论的生物识别更新网络研讨会生成AI的威胁。
非洲背景和道德考虑
肯尼亚斯特拉斯莫尔大学（Strathmore University）的知识产权和信息技术法（CIPIT）的梅利莎·奥米诺（Melissa Omino）博士和安吉琳·韦尔吉（Angeline Wairegi）警告不要对生成AI的叙事进行不批判性接受。
他们审查了生成AI的机会，从而广泛地使开发工作受益，例如最大化农作物产量和适当的农业土地管理。 Omino警告说，错误的信息和虚假信息可能会受到生成的AI工具的超级充电，并且如果用户过于轻信，可能会错过生成AI的不准确性。
Atick指出，利用生成AI的计算资源在非洲也很少供应，只有0.2％的全球GPU容量位于非洲大陆。
Omidyar网络的Govind Shivkumar深入研究了生成AI的破坏性影响。他说，技术革命导致经济革命，这使非洲参与前者对发展利益至关重要。
下一个ID4AFRICA LIVECAST将于2月28日举行，重点关注数字身份和健康。
