Введение

Искусственный интеллект (ИИ) открывает огромные перспективы для развития, но цифровое неравенство на развивающихся рынках создает реальные препятствия. Во многих регионах с низким уровнем дохода подключение к Интернету медленное, покрытие неравномерное, а электричество ненадежное. Например, GSMA обнаружила, что в странах Африки к югу от Сахары только около 27% людей пользуются мобильным Интернетом, и сохраняется 60%-ный «разрыв в использовании» – миллионы людей живут в зоне покрытия, но не могут выйти в Сеть из-за высокой стоимости устройств, данных или барьеров, связанных с навыками (www.gsma.com). Africanews сообщает, что примерно 900 миллионов африканцев по-прежнему не имеют доступа к Интернету, и аналогичное число не имеет электричества (www.africanews.com). Между тем, стоимость интернет-данных в некоторых странах превышает 5% ежемесячного дохода (evolutionafricamagazine.com). В этом контексте облачный ИИ (например, большие чат-боты) просто недоступен для большинства.

Чтобы обслуживать эти сообщества, новаторы изучают офлайн-первый ИИ на недорогих устройствах. Идея состоит в том, чтобы доставлять ИИ-сервисы «до последнего потребителя», запуская умных помощников непосредственно на дешевых телефонах или местных киосках и используя простые каналы, такие как SMS, голосовые/USSD (меню коротких кодов) вместо видеоприложений или Интернета. Такой подход может предоставлять своевременные советы в сельском хозяйстве, здравоохранении, образовании и других областях, не требуя постоянного подключения или дорогостоящего оборудования. Ключевым моментом является адаптация ИИ к местным потребностям – поддержка региональных языков, привлечение надзора со стороны сообщества и работа через доверенных партнеров (телекоммуникационные компании, НПО, правительства) с ценами, адаптированными к местным доходам.

В этой статье рассматриваются эти ограничения и решения, опираясь на недавние проекты и исследования. В ней показано, как полностью офлайн или низкотехнологичные ИИ-помощники могут быть осуществимы и эффективны для сельского хозяйства, здравоохранения и образования на развивающихся рынках – и как партнерства и управление сообществами обеспечивают их устойчивость, безопасность и доступность.

Барьеры: связь, электроэнергия и стоимость

Пробелы в подключении. Сети во многих развивающихся регионах расширяются, но остаются неполными. В странах Африки к югу от Сахары, например, 13% населения по-прежнему живут вне зоны действия сотовой связи, а среди тех, кто охвачен, сохраняется 60%-ный «разрыв в использовании» (www.gsma.com). Этот разрыв отражает недоступность устройств или данных, низкий уровень цифровой грамотности и проблемы безопасности. В мировом масштабе около 3,1 миллиарда человек сталкиваются с такими разрывами в использовании (www.gsma.com). Практически сотни миллионов сельских домохозяйств не имеют надежного Интернета или имеют только 2G/3G. Как отмечается в одном отчете, примерно 900 миллионов африканцев (из ~1,4 миллиарда) не имеют Интернета, и почти столько же не имеют электричества (www.africanews.com). Эти цифры говорят нам, что классические приложения для смартфонов или облачный ИИ часто будут неэффективны в отдаленных деревнях.

Ограничения по электроэнергии. Отсутствие электричества еще больше сокращает цифровой доступ. В том же отчете Africanews эксперт подчеркнул, что инструменты ИИ не могут функционировать «продолжая работать на 3G или 2G», если нет электричества (www.africanews.com). Многие сельские дома полагаются на сезонную или солнечную энергию, и зарядка устройства является дорогой или непредсказуемой. Проекты образовательных или медицинских киосков часто используют солнечную энергию или аккумуляторные батареи. Важно максимально увеличить использование при минимальном потреблении энергии – например, высокоэнергоэффективные чипы и устройства, которые могут работать несколько дней от одной зарядки.

Препятствия в доступности. Стоимость устройств и данных остается критически высокой для пользователей с низким доходом. В странах Африки к югу от Сахары налоги и импортные пошлины могут поднять стоимость даже базовых смартфонов до 50 долларов и более – это десятки часов заработной платы для самых бедных. GSMA отмечает, что доступность устройств является основной частью разрыва в использовании (www.gsma.com). Цены на данные также составляют значительную часть дохода: опрос показал, что мобильные данные стоят более 5% ежемесячного дохода во многих африканских странах (evolutionafricamagazine.com), что значительно превышает целевой показатель доступности ООН в 2%. Для фермеров или студентов, которые могут зарабатывать всего несколько долларов в день, платить даже 0,50 доллара за ГБ непомерно дорого.

Эти инфраструктурные и стоимостные барьеры означают, что решения на базе ИИ должны быть радикально адаптированы: они должны работать в автономном режиме или на максимально низкой пропускной способности, запускаться на очень дешевом оборудовании и потреблять минимальное количество энергии. Остальная часть этой статьи посвящена тому, как это достигается.

Офлайн-первый ИИ на недорогих устройствах

Чтобы преодолеть вышеупомянутые пробелы, новые проекты развертывают офлайн-первые ИИ-помощники на недорогих телефонах или локальных хабах. Достижения в области периферийного ИИ и сжатия моделей означают, что ограниченные ИИ-модели (например, для распознавания речи, текстовых советов) теперь могут работать непосредственно на базовых устройствах без доступа к облаку. Некоторые исследователи предлагают ультрадешевые «голо железа» ИИ-гаджеты: симуляции показывают, что практический языковой ИИ может работать на устройствах стоимостью всего 8–10 долларов с объемом оперативной памяти всего около 30 МБ (www.researchgate.net). Такие модели – часто полученные из больших систем – могут отвечать на вопросы или давать инструкции в автономном режиме, храня языковые базы данных локально. По сути, это карманные суперкомпьютеры для городов и ферм без стабильного Интернета.

На практике эти устройства могут принимать форму:

• Кнопочных телефонов с ИИ-чипами. Некоторые стартапы оснащают простые телефоны голосовыми ИИ-чипами или прошивкой. Например, канадская компания Viamo запустила ИИ-сервис (в 2024 году), который превращает любой базовый телефон в «офлайн-чат-бота». Пользователь набирает короткий код и разговаривает или отправляет текст – вся обработка происходит на локальном сервере или встроенной офлайн-модели. Пользователь, в свою очередь, получает ответы голосом или текстом (techcentral.co.za). Эта настройка работает даже «в глуши» без Интернета – только стандартная сигнализация мобильной сети. Она ориентирована на самых бедных людей в мире, позволяя делать запросы всего за ₦10 (около $0,12) за звонок (techcentral.co.za).

• Общинных ИИ-киосков или радиоприемников. Другой подход – это деревенские хабы, работающие на защищенных мини-компьютерах или устройствах типа Raspberry Pi. Например, проект с открытым исходным кодом Kolibri (от Learning Equality) позволяет школам устанавливать локальный сервер или Pi. Затем учащиеся используют любое локальное устройство для просмотра учебников, видео или викторин в офлайне (evolutionafricamagazine.com). Это уже используется в сельских районах Кении, Танзании и Малави – учителя загружают глобальный образовательный контент и адаптируют его на местные языки в Kolibri (evolutionafricamagazine.com). Аналогичная модель использует точки доступа Wi-Fi или локальные интранеты с ИИ-чат-программами для фермеров в общинных центрах.

• Специализированных недорогих «ИИ-телефонов». Амбициозные проекты предусматривают смартфоны стоимостью 10–20 долларов, загруженные встроенным ИИ. Одно техноэкономическое исследование предлагает распространить 700 миллионов офлайн-устройств для обучения на базе ИИ в Африке к 2030 году, каждое стоимостью 10–20 долларов (www.researchgate.net) (www.researchgate.net). Они будут предварительно загружены многоязычными энциклопедиями и интерактивными модулями (текст, распознавание изображений, голос на нескольких языках). Хотя потребительских устройств такой низкой стоимости пока нет, дорожная карта существует: массовое производство и сверхлегкие модели (такие как LLaMA-бустеры от Meta или языковые сети «MetalNLLB») могут достичь этого уровня в ближайшее время (www.researchgate.net).

Ключом ко всему этому является энергоэффективная офлайн-работа. Например, модели ИИ могут предварительно загружать подмножество контента (например, базы данных культур или базовые вопросы и ответы по здоровью), так что только они должны храниться локально, а любые новые запросы могут быть поставлены в очередь до появления подключения. Тем временем устройство мгновенно отвечает пользователю. По мере совершенствования технологий даже приложения для смартфонов добавляют автономные режимы (позволяя загружать контент при наличии Wi-Fi, а затем использовать его в автономном режиме). Впечатляющий вывод: вам не нужны серверы Google или OpenAI, если модель ИИ сделана крошечной или кэшированной – решающий шаг состоит в том, чтобы встроить интеллект на периферии, где находятся пользователи.

Каналы и варианты использования: SMS, USSD и голос

На развивающихся рынках наиболее распространенными средствами являются SMS, USSD (интерактивные текстовые меню) и голосовые вызовы – а не веб-приложения. Любой ИИ-помощник должен использовать эти каналы для охвата массовых пользователей. К счастью, как SMS, так и USSD хорошо зарекомендовали себя: GSMA сообщает, что девять из десяти транзакций мобильных денег в странах Африки к югу от Сахары осуществляются через USSD (www.gsma.com), а поставщики по всему миру по-прежнему поддерживают USSD на всех телефонах. Что крайне важно, USSD и SMS вообще не требуют интернет-данных – только канал GSM-сигнализации (www.gsma.com). Они работают на самых дешевых «кнопочных телефонах», даже тех, у которых нет карт microSD или цветных экранов. ИИ-помощник через USSD может отправить текстовый запрос (например, «Какие вредители поражают кукурузу? 1=Тля, 2=Долгоносик») и получить числовой ответ с советом. Интерактивный голосовой ответ (IVR) работает аналогично: пользователи говорят или слушают через автоматизированные меню на местных языках.

Сельское хозяйство: Для фермеров консультации по ИИ через SMS/голос уже реализуются. Один из примеров в Камеруне – приложение Farmer Guide: оно диагностирует болезни сельскохозяйственных культур с помощью ИИ, но фермеры за пределами городов не могли его использовать – у них не было Интернета или электричества (www.africanews.com). Платформа Viamo приходит на помощь: она предлагает ИИ-сервис, где любой фермер может позвонить (в Нигерии, Замбии и других странах) и задать сельскохозяйственные вопросы. Система работает через голос/SMS и может даже принимать голосовые подсказки, давая ответы в том же виде (techcentral.co.za). Это делает ИИ доступным на любом телефоне, а не только на смартфонах. Еще одна инициатива – чат-бот Darli AI в Гане. Доступный через WhatsApp (который есть у многих африканских пользователей) или SMS, Darli предоставляет советы по посадке, рыночные цены и погодные рекомендации. Важно отметить, что Darli поддерживает 27 языков (включая 20 африканских языков, таких как суахили, йоруба, тви и т. д.) (www.weforum.org), поэтому фермеры получают советы на своем родном языке. С 2024 года Darli охватил более 110 000 фермеров в Гане и Кении (www.weforum.org). Эти проекты показывают, что простые текстовые/голосовые каналы могут доставлять передовой сельскохозяйственный ИИ в деревни.

Здравоохранение: Мобильное здравоохранение (mHealth) давно использует SMS и IVR, и ИИ может интегрироваться с ними. Например, платформа Viamo сотрудничает с ЮНИСЕФ для предоставления офлайн-ИИ-чат-ботов по вопросам здравоохранения (профилактика ВИЧ, симптомы малярии, советы по санитарии) (techcentral.co.za). Пользователь может набрать номер или отправить код и получить мгновенный медицинский совет на своем языке. Во время COVID-19 многие страны запустили USSD-инструменты для самооценки и получения информации (например, USSD-проверка симптомов в Сьерра-Леоне (www.gsma.com)). ИИ-помощник может развивать эти инструменты, добавляя интерактивные вопросы и ответы и персонализированные рекомендации. Важно отметить, что телемедицинские услуги на основе USSD (такие как бесплатные медицинские проверки USSD в Кении (www.gsma.com)) доказывают, что эти каналы работают в больших масштабах. В дальнейшем офлайн-ИИ-модули могут работать на микрокомпьютерах местных клиник или даже на телефонах медсестер, предлагая поддержку в принятии решений без необходимости доступа к онлайн-базам данных.

Образование: Дистанционное обучение в районах с плохой связью достигло успеха благодаря SMS и офлайн-комплектам. Инициативы, такие как Eneza Education (в Кении, Гане и Кот-д'Ивуаре), отправляют викторины и уроки через SMS/USSD на базовые телефоны (evolutionafricamagazine.com). Более 10 миллионов учащихся использовали платформу Eneza для кнопочных телефонов по низкой цене, доказывая, что значимое цифровое обучение может происходить без смартфонов (evolutionafricamagazine.com). Развивая это, кенийский M-Shule («мобильная школа») сочетает SMS с ИИ: он персонализирует уроки и обратную связь для учащихся начальных классов, используя машинное обучение за кулисами (evolutionafricamagazine.com). Учителя отправляют викторины на телефон ученика, и M-Shule адаптирует контент на основе ответов каждого ребенка. Такие услуги работают в автономном режиме в том смысле, что после доставки учебной программы пользователю телефона не требуется постоянный доступ к сети. Сообщества также создали офлайн-образовательные центры (например, классы на солнечной энергии с локальными серверами), которые используют контент с нулевым тарифом. Во время пандемии ЮНИСЕФ и другие организации сообщили, что две трети школьников по всему миру не имели домашнего Интернета (www.unicef.org), поэтому эти низкотехнологичные решения поддерживали образование.

Каждый из этих вариантов использования подчеркивает, что каналы важнее причудливых пользовательских интерфейсов. В сельском хозяйстве, здравоохранении и школьном образовании самый простой мобильный интерфейс – текстовые меню USSD или голосовой IVR на местных языках – охватывает большинство. ИИ, прикрепленный к этим каналам (либо на устройстве, либо на локальном сервере), может превратить их из статических информационных горячих линий в интерактивных персональных помощников.

Локализация: языки, данные и безопасность

Языковое покрытие. Чтобы быть полезными, помощники должны говорить на местном наречии – не только на английском или французском. Развивающиеся рынки очень многоязычны; например, в одной только Африке насчитывается более 2000 языков. Основные модели ИИ обычно охватывают только основные мировые языки, поэтому необходимы специально разработанные локальные модели или переводы. Некоторые многообещающие усилия уже существуют. Например, чат-бот Darli от Farmerline поддерживает 27 языков, включая 20 африканских языков, таких как акан, хауса, игбо, тви и суахили (www.weforum.org). В Индонезии исследовательские проекты экспериментируют с голосовым ИИ на родных языках фермеров, используя системы IVR (www.gsma.com). Пример: Международный научно-исследовательский институт риса (IRRI) в партнерстве с Viamo запустил горячую линию IVR, предоставляющую консультационные услуги на местном индонезийском языке, чтобы рисоводы всех уровней грамотности могли понять (www.gsma.com). Образовательный контент также был локализован: упомянутая выше платформа Kolibri используется в школах Восточной Африки, где «учителя адаптируют глобальные открытые ресурсы к местным языкам и контекстам» (evolutionafricamagazine.com).

Для систематического охвата местных языков проекты должны собирать и обучать модели на региональных данных. Одна из моделей – это краудсорсинг сообщества: местные добровольцы (фермеры, учителя, переводчики) могут помочь создавать глоссарии или записывать образцы речи. Эти данные, хранящиеся локально или анонимизированные, могут быть использованы для тонкой настройки моделей ИИ под диалекты области. Некоторые национальные усилия даже создают инструменты: например, Центр цифровых коренных языков Нигерии создал мобильную ИИ-клавиатуру, охватывающую почти 180 африканских языков (www.weforum.org), что облегчает набор текста и чтение на этих языках. Партнерства с местными университетами или НПО могут помочь курировать культурно корректный контент (например, местные названия растений, санитарные практики), чтобы советы ИИ были осмысленными.

Сбор и управление локальными данными. Сбор данных и обратной связи на местах имеет решающее значение для обучения и улучшения помощников. Однако это должно быть сделано этично: сообщества должны давать согласие на использование данных, а конфиденциальные личные данные (медицинские записи, личные финансы) должны быть защищены. Полезной моделью является совместное создание сообществом. Например, в общине Макоко в Лагосе жители были обучены картографированию и сбору данных с дронов; они создали свой собственный географический набор данных, который теперь используется для местного планирования (www.weforum.org). Аналогично, проект ИИ мог бы предоставить сельским медицинским работникам или агентам по распространению знаний возможность собирать анонимные отчеты о случаях или запросы. Эти локальные наборы данных должны оставаться под управлением сообщества – храниться на локальных серверах или через доверенных партнеров – вместо того, чтобы быть перехваченными отдаленными фирмами. Всемирный экономический форум предлагает обучать местных новаторов, НПО и агентства цифровой грамотности и управлению ИИ, чтобы они могли «выбирать, как они рассказывают свои истории», гарантируя, что данные используются в их интересах (www.weforum.org) (www.weforum.org).

Безопасность и этика. Любой ИИ-помощник, предоставляющий советы (по медицине, сельскому хозяйству и т. д.), должен быть безопасным и точным. Это требует множества мер безопасности: локальной экспертной оценки, фильтров контента и четких отказов от ответственности. Например, ИИ-бот для здоровья в деревне должен включать механизм для пользователей, чтобы сообщать об ошибках или получать помощь человека. Местные комитеты по надзору или сельские образовательные сети могут регулярно проверять контент, корректируя его в соответствии с сезонными или ситуационными изменениями. «Петля обратной связи», управляемая сообществом, помогает выявлять ошибки: если многие фермеры сообщают об одной и той же проблеме с советами ИИ, разработчики могут обновить модель. Форматы также должны допускать быстрые обновления. Важно, чтобы недостаточно обслуживаемые сообщества имели некоторую собственность: внедрение технологии через кооперативы или местные советы, а не навязывание сверху вниз, обеспечивает подотчетность.

Опыт показывает, что управление сообществом является ключевым. В сельскохозяйственном картографировании и финансах инструменты, разработанные на низовом уровне, превосходят универсальные. Эксперты на недавнем Форуме подчеркнули, что «мы должны встречать людей там, где они находятся» с помощью платформ на местных языках (таких как чат-боты WhatsApp) и что адаптация ИИ к местным реалиям создает устойчивые выгоды (www.weforum.org). На практике это означает обучение пользователей и лидеров в каждом сообществе: например, оснащение деревенских учителей или медицинских работников руководствами по использованию и объяснению инструментов ИИ. Такие местные лидеры уменьшают недоверие и помогают соблюдать этические нормы.

Сотрудничество и бизнес-модели

Успешное масштабирование офлайн-ИИ на развивающихся рынках требует партнерских отношений между секторами – и ценообразования, которое могут позволить себе бедные слои населения.

Операторы мобильной сети (MNO): Телекоммуникационные компании – естественные союзники. Они уже владеют инфраструктурой SMS/USSD и голосовой связи. Сотрудничая с поставщиками ИИ, MNO могут размещать ИИ-сервисы в своих сетях (например, выделяя короткий код или линию IVR). На многих рынках операторы работают с правительствами и НПО над цифровой грамотностью и стремятся добавить «ИИ-услуги» в свои портфели. Например, MTN и Vodacom в Африке начинают интегрировать ИИ-чат-боты для обслуживания клиентов и оптимизации сети (www.gsma.com) и могли бы делать то же самое для услуг общественного назначения. Операторы также могут субсидировать подключение специально для этих услуг: например, предлагать бесплатные USSD-сессии для утвержденных кодов здравоохранения или образования, или включать ИИ-запросы в недорогие тарифные планы. Это аналогично инициативам, спонсируемым телекоммуникационными компаниями, таким как бесплатные горячие линии здравоохранения или образовательные порталы. Кроме того, операторы могут обмениваться данными о местоположении или использовании (анонимизированными), чтобы помочь ИИ улучшиться без необходимости передачи пользователями необработанной информации. Важно отметить, что регуляторы и телекоммуникационные ассоциации (такие как GSMA) могут поощрять снижение тарифов на SMS/USSD для социальных программ, как рекомендуется в отраслевых отчетах (www.gsma.com).

Правительства и НПО: Государственные и некоммерческие партнеры часто будут руководить разработкой и финансированием. Министерства сельского хозяйства, образования или здравоохранения понимают местные потребности и могут интегрировать инструменты ИИ в национальные программы (например, сети распространения знаний, государственные школы, стратегии общественного здравоохранения). НПО – от глобальных, таких как ЮНИСЕФ, до местных фондов – предоставляют экспертные знания, контент и легитимность. Например, ЮНИСЕФ сотрудничал с Viamo, чтобы добавить контент по здравоохранению в их систему (techcentral.co.za); аналогично, сельскохозяйственные НПО и службы распространения знаний могут внести существующие учебные программы. Донорские организации могут финансировать пилотные развертывания (как это было с Инновационным фондом GSMA, поддерживающим агротехнологии в Африке или Азии). На начальном этапе часто требуются модели смешанного финансирования (сочетание грантов и совместного финансирования), поскольку чисто коммерческое развертывание может не сразу стать прибыльным. Всемирный экономический форум подчеркивает, что смешанные партнерства (агентства развития, правительства и частные фирмы) необходимы для снижения инвестиционных рисков и адаптации решений к местным целям (www.weforum.org).

Цены и доступность: Для конечных пользователей стоимость должна быть минимальной или бесплатной. Возможны несколько подходов:

• Многоуровневые микроплатежи. Модель Viamo (Нигерия) взимает с пользователей небольшую плату за каждое взаимодействие (например, ₦10 или ~$0,12) (techcentral.co.za). При такой цене даже самые бедные могут позволить себе случайные запросы, а операторы получают некоторый доход для поддержания услуг. В качестве альтернативы услуги могут быть бесплатными до определенного предела (скажем, 5 вопросов в день), а затем оплачиваться по мере использования.

• Субсидии и спонсорство. Услуги общественного здравоохранения или образования могут субсидироваться из бюджетов здравоохранения или грантов на развитие, что делает их бесплатными для пользователей. Например, правительство может спонсировать бесплатные линии сельскохозяйственных консультаций для повышения производительности. В других случаях услуги могут включать рекламу или спонсорские сообщения от местного бизнеса (хотя следует соблюдать осторожность, чтобы избежать предвзятости советов).

• Нулевой тариф и пакеты. MNO могут устанавливать нулевой тариф на USSD и SMS для утвержденных ИИ-услуг, чтобы пользователи не несли никаких затрат. Они также могут предлагать пакеты данных: например, образовательный план, включающий некоторый предоплаченный контент. В некоторых странах средства универсального обслуживания – сборы с телекоммуникационных компаний, предназначенные для недостаточно обслуживаемых районов, – использовались для финансирования инициатив в области цифрового образования или здравоохранения. Такая политика может помочь сохранить пользовательскую стоимость близкой к нулю. Снижение налогов на устройства и SIM-карты (как рекомендует GSMA (www.gsma.com)) также делает эти услуги более доступными изначально.

• Чувствительность к местным затратам. Цены должны отражать уровень доходов. Даже крошечные сборы должны быть масштабированы: то, что мало в одной стране (₦10), может быть слишком высоким в другой. Пилотные проекты должны исследовать готовность местного населения платить и корректировать цены с помощью динамического ценообразования (например, дешевле во время посевной, дороже во время сбора урожая).

В конечном итоге цель состоит в доступе, а не в прибыли. Многие проекты ИКТ4Р показали, что когда недостаточно обслуживаемые сообщества получают бесплатную или субсидируемую информацию, они часто находят способы «платить» другими способами (повышение урожайности, улучшение здоровья и т. д.). Ключевым моментом является то, что ценообразование должно быть предсказуемым и прозрачным, чтобы пользователи могли планировать.

Заключение

Развивающиеся рынки – это не чистый лист – у них есть мобильные сети и некоторая электрификация, хотя и неравномерная. Но с помощью креативной переработки ИИ может преодолеть эти пробелы. Приведенные выше примеры демонстрируют, что офлайн-первые ИИ-помощники на простых телефонах могут преобразить сельскую жизнь: предоставлять фермерам своевременные агрономические советы, информировать пациентов и матерей о здоровье и поддерживать дистанционное образование. Технический рецепт теперь доступен – компактные модели ИИ, дешевое оборудование, солнечная энергия и универсальные каналы, такие как SMS/USSD.

Успех сильно зависит от удовлетворения местных потребностей. Это означает разработку для местных языков, совместное создание контента с сообществами и обеспечение доверенного надзора. Это также означает формирование партнерских отношений: телекоммуникационные компании для управления сетями и ценообразованием; правительства и НПО для курирования контента и охвата людей; и лидеры сообществ для руководства и проверки системы.

Применяя эти принципы, ИИ может улучшить жизнь 3,2 миллиарда человек, в настоящее время не подключенных или недостаточно обслуживаемых в цифровом мире. Офлайн-ИИ на недорогих устройствах может дать возможность мелким фермерам увеличить урожай, позволить жителям деревень управлять своим здоровьем и помочь детям учиться — все это в рамках местной экосистемы, которую они лучше всего знают. По словам сельских новаторов, «Мы должны встречать людей там, где они находятся»: предоставляя умные инструменты на языках, в медиаформатах и по ценам, которые им подходят (www.weforum.org). Благодаря продуманному дизайну и сотрудничеству ИИ может наконец стать инклюзивной силой добра в самых недостаточно обслуживаемых сообществах мира.