Mehr als 100 Millionen Afrikaner leben mit einer Behinderung, doch die Gebärdensprachen, Sprachakzente und Straßenlayouts des Kontinents fehlen weitgehend in den globalen KI-Modellen, die das tägliche Leben zunehmend prägen. Eine neue panafrikanische Koalition – das Hub for AI and Disability Inclusion (HAIDI) und das African Disability Data Network (ADDN) – arbeitet nun daran, die Dateninfrastruktur aufzubauen, die nötig ist, um die von Forschern als KI-Wüste der Behindertendaten bezeichnete Lücke zu schließen. TechCabals John Adoyi berichtet über die Initiative.

Wenn Francis Elendu, ein Lehrer an einer weiterführenden Schule in Enugu im Südosten Nigerias, das Haus verlässt, nimmt er sein Telefon und seinen Langstock mit. „Mein Langstock ist das beste Werkzeug für die Fortbewegung“, sagt er. „Ich nutze einige Apps auf meinem Telefon, wie Envision AI und Seeing AI, um Dinge wie Pfosten und hohe Objekte auf der Straße zu erkennen, die mein Langstock nicht wahrnimmt.“

Die Technologie versteht seine Umgebung jedoch nicht immer. Navigationsapps können auf nigerianischen Straßen scheitern, wo die örtlichen Gegebenheiten deutlich von den Umgebungen abweichen, für die sie entwickelt wurden.

„Ich weiß nicht, ob die Entwickler der Apps auch Orte berücksichtigt haben, die nicht Amerika oder Europa sind, denn manchmal sehen diese Apps völlig andere Dinge“, sagt Elendu.

Seine Erfahrung spiegelt ein Problem wider, das weit über die Frustration eines einzelnen Nutzers hinausgeht. Mehr als 1 von 8 Menschen in den 47 Ländern der Region Afrika der Weltgesundheitsorganisation (WHO) lebt mit einer erheblichen Behinderung, wie der WHO-Weltbericht 2022 zur Gesundheitsgerechtigkeit für Menschen mit Behinderungen festhält.

Eine 2025 von Artificial Intelligence for Development (AI4D) in Auftrag gegebene Sondierungsstudie, die Ghana, Kenia und Ruanda untersuchte und auf Forschung mit mehr als 585 Teilnehmern basierte, ergab, dass Menschen mit Behinderungen in den Datensätzen, mit denen KI-Systemeiert werden, unterrepräsentiert sind, während vorhandene Behindertendaten fragmentiert und schlecht kartiert bleiben.

Diese Unterrepräsentation ist kein abstraktes Problem: Sie zeigt sich in den Werkzeugen, auf die sich Afrikaner mit Behinderungen bereits verlassen – von Navigationsapps, die lokale Straßen falsch interpretieren, bis zu Live-Untertiteln, die lokale Akzente nicht erfassen.

Um diese Lücke zu schließen, haben Forscher und Behindertenvertreter HAIDI und ADDN ins Leben gerufen – zwei Initiativen, die darauf abzielen, die Datengrundlagen für inklusive KI in ganz Afrika zu stärken. Das Vorhaben wird vom International Development Research Centre (IDRC), dem britischen Foreign, Commonwealth and Development Office (FCDO) und dem AI4D-Programm unterstützt. Es wurde beim Global Data Festival in Nairobi vorgestellt, in Partnerschaft mit dem Responsible AI Lab (RAIL) an der ghanaischen Kwame Nkrumah University of Science and Technology (KNUST), der Next Step Foundation, dem Assistive Technologies for Disability Trust (AT4D) und dem Centre for Applied AI (MCAAI) der Maseno University.

„Jedes KI-System beginnt mit Daten“, sagte Christopher Harrison, Head of AI bei der Next Step Foundation. „Die Frage ist, ob diese Daten die Vielfalt der Menschen widerspiegeln, die letztlich von der Technologie betroffen sein werden. Wenn Menschen mit Behinderungen in Datensätzen fehlen, laufen ihre Erfahrungen, Bedürfnisse und Perspektiven Gefahr, in den daraus gebauten Systemen übersehen zu werden. Diese Lücke zu schließen ist nicht nur eine technische Herausforderung; sie ist wesentlich für eine gerechtere digitale Zukunft.“

Statt KI-Anwendungen zu entwickeln konzentrieren sich die Organisationen hinter HAIDI auf die Dateninfrastruktur, die inklusive KI erfordert.

Grundlagen schaffen

Obwohl HAIDI und ADDN gemeinsam gestartet sind, erfüllen sie unterschiedliche, sich ergänzende Rollen.

HAIDI wird vom RAIL an der KNUST beherbergt und fungiert als kontinentaler Hub, der Behindertengemeinschaften, Forscher, Innovatoren, politische Entscheidungsträger und Institutionen zusammenbringt, die an inklusiver KI arbeiten. Sein Auftrag umfasst die Stärkung behinderungszentrierter Datensysteme, die Unterstützung inklusiver KI-Innovation, die Förderung von Forschung und die Förderung einer ethischen KI-Governance.

ADDN agiert innerhalb dieses Ökosystems. Statt als zentrales Repositorium zu fungieren, ist es als Koordinations- und Discovery-Netzwerk konzipiert, das Forschern, Startups, politischen Entscheidungsträgern und Institutionen hilft, behinderungsbezogene Datensätze zu identifizieren und sich mit den Organisationen zu vernetzen, die diese verwalten.

„ADDN wurde entwickelt, um behinderungsbezogene Datensätze auffindbarer und leichter navigierbar zu machen, statt alle Daten an einem Ort zu speichern“, teilte die Koalition TechCabal mit. „Für Startups und Innovatoren besteht eine der größten Hürden bei der Entwicklung inklusiver KI-Lösungen schlicht darin zu wissen, welche Datensätze bereits existieren und wer sie verwaltet.“

Ein Forscher, der ein KI-basiertes Gebärdensprachübersetzungstool entwickelt, könnte ADDN beispielsweise nutzen, um zu prüfen, ob ein relevanter Datensatz bereits existiert, die Institution zu identifizieren, die ihn verwaltet, und direkt bei dieser Organisation Zugang im Rahmen ihrer eigenen Governance- und Einwilligungsstrukturen beantragen. Statt das Eigentum an sensiblen Behindertendaten auf eine zentrale Plattform zu übertragen, fungiert ADDN als Brücke zwischen denjenigen, die Daten benötigen, und denen, die sie bereits besitzen, und verringert damit Duplikationen und fördert die Zusammenarbeit über Länder und Institutionen hinweg.

Der Hub selbst wird offene Ressourcen wie Benchmarks, Governance-Rahmenwerke und Schulungsmaterialien hosten, die nicht die gleiche Sensibilität aufweisen wie Rohdaten zu Behinderungen.

Afrikas Behindendaten kartieren

Eines der ersten Ziele der Initiative ist die Beantwortung einer grundlegenden Frage: Welche Behindertendaten existieren bereits in Afrika? Die Koalition räumt ein, dass sie es nicht weiß.

Die von AI4D in Auftrag gegebene Sondierungsstudie dokumentierte deutliche Lücken in den Datensätzen zu afrikanischen Gebärdensprachen und lokalen Sprachen. Daten zur kenianischen Gebärdensprache sind beispielsweise äußerst begrenzt im Vergleich zur amerikanischen Gebärdensprache, während Kinyarwanda-Sprachdaten mit Sprachbeeinträchtigungen in globalen Datensätzen fast nicht existieren.

„Diese Studie hat die Wüste der Behindertendaten offengelegt“, sagte die Koalition. „Sie zeigte uns, dass die Lücke existiert und warum, aber sie war kein vollständiges Inventar aller vorhandenen Datensätze. Nein, wir haben noch keine endgültige Zahl, und genau diese Lücke zu schließen, ist das nächste Ziel der Forschungsagenda von HAIDI.“

Dieser nächste Schritt beginnt mit einer kontinentweiten Inventur- und Kartierungsübung, einer der Prioritäten von HAIDI im ersten Jahr. Forscher werden behinderungsbezogene Datensätze in Bereichen wie Gebärdensprache, Sprache und Gesundheit identifizieren, dokumentieren, wo sie aufbewahrt werden, und feststellen, wo die größten Lücken in Bezug auf Sprachen, Behinderungsarten, Geografien und Datenmodalitäten bestehen.

Das Auffinden vorhandener Datensätze ist jedoch nur ein Teil des Problems. Die Koalition sagt, dass inkonsistente Annotationsformate es auch erschweren können, Behindertendatensätze zu kombinieren oder für maschinelles Lernen zu nutzen.

Neben der Kartierung wird HAIDI drei auf Afrika ausgerichtete Datensätze entwickeln, um einige der identifizierten Lücken zu schließen. Der erste konzentriert sich auf Gebärdensprachen, der zweite auf psychische Gesundheit sowie sexuelle und reproduktive Gesundheit, der dritte auf inklusive Beschäftigung.

Die Koalition sagte, der Gesundheitsdatensatz werde zunächst Teilnehmer ab 18 Jahren einbeziehen, mit einer Zielaltersspanne von 18 bis 30 Jahren. Er könnte schließlich Menschen im Alter von 13 bis 17 Jahren umfassen, aber erst nach Klärung der Regelungen zur elterlichen Einwilligung. Die Datensätze werden mit Fachexperten und Behindertengemeinschaften entwickelt, und personenbezogene Daten werden nach Möglichkeit anonymisiert.

Vertrauen in die Daten einbauen

Neue Behindertendatensätze zu schaffen ist nur ein Teil der Herausforderung. Menschen davon zu überzeugen, ihre Daten beizutragen – insbesondere hochpersönliche Informationen –, erfordert starke Schutzvorkehrungen rund um Privatsphäre, Einwilligung und Governance.

Die Koalition sagt, jede Aktivität mit Beteiligung von Menschen mit Behinderungen werde einer Ethikprüfung unterzogen und bedürfe der Genehmigung durch die zuständigen institutionellen Ethikkommissionen und nationalen Regulierungsbehörden. Die Teilnehmer würden eine informierte Einwilligung erteilen, personenbezogene Informationen würden nach Möglichkeit anonymisiert und Daten sicher gespeichert.

Anonymisierung beseitigt Datenschutzrisiken jedoch nicht notwendigerweise. Fola Adeleke, eine Expertin für KI-Governance und Datenschutz, sagt, dass De-Identifizierung nicht immer verhindert, dass Personen re-identifiziert werden – abhängig von Art und Umfang der gesammelten Daten.

„Das hängt vom Umfang der Daten und der Art der Daten ab, die Sie sammeln“, sagte Adeleke. „Es gibt einige Metadaten, die man möglicherweise nicht vollständig anonymisieren kann.“

Die Teilnehmer haben zudem das Recht, ihre Daten zurückzuziehen. Wenn jemand zurückzie, werden die Daten aus dem veröffentlichten Datensatz entfernt, aber die Koalition räumt ein, dass bereits heruntergeladene und zum Aufbau von KI-Modellen verwendete Daten schwer zu entfernen wären. Das macht die Einwilligung für Adeleke besonders wichtig.

„Sobald die Daten zum Trainieren der KI verwendet wurden, kann es technisch schwierig oder unmöglich sein, diese Daten zurückzuziehen, ohne das Modell neu zu trainieren“, sagte er. „Deshalb ist eine informierte Einwilligung entscheidend, bevor die Daten verwendet werden.“

Diese Governance-Maßnahmen spiegeln ein umfassenderes Prinzip der Initiative wider: Menschen mit Behinderungen sollten nicht bloß Datenquellen sein, sondern aktive Teilnehmer bei der Gestaltung, wie diese Daten gesammelt und verwendet werden.

Repräsentation bleibt eine der größten Herausforderungen der Initiative

HAIDI und ADDN sagen, sie arbeiten mit Innovatoren im Bereich Gebärdensprache, Behindertenorganisationen und Forschungseinrichtungen in mehreren Ländern zusammen, um ihre Datensätze repräsentativer zu machen. Die Initiative plant außerdem, nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten zu erheben und die Teilnahme von Frauen und Mädchen mit Behinderungen zu erhöhen, die aufgrund sozialer Stigmatisierung und Pflegetätigkeiten oft von der Forschung ausgeschlossen werden.

Das kollaborative Modell nimmt bereits Gestalt an. Die Koalition sagt, sie bringt bereits mehr als 80 Gründer, die Gebärdensprachtechnologien entwickeln, über ihre Webinar-Reihe zur panafrikanischen Gebärdensprache zusammen und baut ein frühes Netzwerk von Forschern und Innovatoren auf, die an verschiedenen afrikanischen Gebärdensprachen arbeiten, statt Herausforderungen der Barrierefreiheit als länder­spezifische Probleme zu behandeln.

Für Abdulazeez Hamdallah, einen in Lagos ansässigen Behindertenvertreter mit Hörbeeinträchtigung, zeigt sich der Bedarf an besseren lokalen Daten in den Werkzeugen, die er bereits nutzt. Er verwendet ChatGPT, den vom Forschungsunternehmen OpenAI entwickelten KI-Chatbot, um Berichte und Nachrichten zu schreiben, seine Gedanken zu ordnen und Schulungsmaterialien vorzubereiten, während er die Konferenz-Apps Google Meet und Microsoft Teams für Live-Untertitel und Otter.ai für Besprechungstranskriptionen nutzt.

Doch die Werkzeuge erleichtern die Kommunikation nicht immer. Hamdallah sagt, sie böten wenig Unterstützung für Gebärdensprache und hätten Schwierigkeiten mit Akzenten, schnellem Sprechen und Hintergrundgeräuschen.

„Ich war in Besprechungen und an Orten, an denen ich nicht verstanden habe, was gesagt wurde, weil die Live-Untertitelung aufgrund des Akzents der Person nicht richtig untertiteln konnte“, sagt er. „Das kann manchmal sehr frustrierend sein.“

Genau diese Lücke soll der geplante Gebärdensprachdatensatz der Koalition schließen. Hamdallah fügt hinzu, dass die Menschen, deren Erfahrungen gesammelt werden, auch bei der Entscheidung mitwirken sollten, wie die Daten erhoben und verwaltet werden.

„Ich halte es für eine sehr gute und wichtige Initiative, vor allem, wenn Menschen mit Behinderungen direkt an der Erhebung und Verwaltung der Daten beteiligt sind“, sagt er.

Für Yinka Olaito, Executive Director des Centre for Disability and Inclusion Africa, kommen Initiativen wie HAIDI und ADDN zu einem entscheidenden Zeitpunkt.

„Das kommt zur richtigen Zeit in Afrika, wo KI Teil von allem wird, was wir tun“, sagte Olaito. „Es ist wichtig, dass wir über KI durch die Brille der Behinderteninklusion nachdenken, denn sonst wird es weiterhin Diskriminierung in Bezug auf Sprache und andere Bereiche von Behinderung geben, die Menschen von Technologien ausschließt, von denen sie profitieren sollten.“

Er beschrieb die Initiativen als „einen guten Ausgangspunkt“ und sagte, es sei weitaus mehr nötig, um sicherzustellen, dass Afrikas KI-Ökosystem bestehende Ausschlussmuster nicht wiederholt, und der Start sollte eine breitere Debatte über Rolle von Behindertendaten bei der Gestaltung der KI-Zukunft des Kontinents auslösen.

„Wir ringen immer noch mit Herausforderungen bei der digitalen Barrierefreiheit, der Finanzierung und der Infrastruktur, aber das macht es umso wichtiger, sicherzustellen, dass wir KI auf eine Weise nutzen, die alle einschließt“, sagt er.

Von Daten zu Anwendungen

Die Koalition möchte auch, dass die Daten in Produkte umgesetzt werden. Neben dem Start von HAIDI und ADDN kündigte sie ein 18-monatiges Förderprogramm für drei Startups an, die KI-Lösungen für Menschen mit Behinderungen entwickeln.

Ausgewählte Startups erhalten Zuschüsse von bis zu KES 5 Millionen (38.600 US-Dollar), technische und produktbezogene Unterstützung, Gelegenheiten, ihre Produkte mit Behindertengemeinschaften zu testen, sowie Zugang zu Finanzierungs- und Partnernetzwerken. Das Programm steht Startups offen, die in Bereichen wie Bildung, Beschäftigung, psychische Gesundheit, Pflege und Assistive Technology tätig sind.

Im kommenden Jahr plant die Koalition, HAIDIs Governance-Strukturen zu etablieren, die Inventur der Behindertendaten abzuschließen, die drei zentralen Datensätze zu entwickeln und zu bewerten, wie die Inklusion von Behinderungen in den nationalen KI-Strategien Afrikas berücksichtigt wird.

Diese Ergebnisse – die Governance-Strukturen, die Dateninventur, die drei zentralen Datensätze und die Prüfung der nationalen KI-Strategien – werden die ersten konkreten Indikatoren dafür sein, ob die Wüste der Behindertendaten beginnt, sich zu schließen.

Die Wirkung der Initiative hängt letztlich davon ab, ob Forscher, Regierungen und Entwickler die Daten nutzen können, um KI-Systeme zu bauen, die das Leben von Menschen mit Behinderungen besser widerspiegeln.

„HAIDI und ADDN zeigen die Kraft der Zusammenarbeit bei der Förderung inklusiver Innovation“, sagte Bernard Chiira, Gründer und Geschäftsführer des Assistive Technologies for Disability Trust (AT4D). „Indem wir Behindertengemeinschaften, Forscher, Technologypartner und politische Entscheidungsträger zusammenbringen, schaffen wir die Daten und Partnerschaften, die nötig sind, um KI-Systeme zu bauen, die für alle funktionieren. Dies ist ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass Menschen mit Behinderungen nicht nur in der Zukunft der KI vertreten sind, sondern aktiv daran mitwirken, sie zu gestalten.“