Bei Nigerias nächster Präsidentschaftswahl könnte der künstlichen Intelligenz eine neue Rolle bei der unabhängigen Überprüfung von Wahlergebnissen zufallen, da Bürgerorganisationen auf Technologie setzen, um den Auszählungsprozess zu vereinfachen.

Die Initiative baut auf der jüngsten Gouverneurswahl in Osun auf, bei der Wahlbeobachtungsorganisationen wie Yiaga Africa und das Athena Centre for Policy and Leadership KI-gestützte Werkzeuge nutzten, um Ergebnisse zu analysieren und unabhängig auszuzählen, bevor die Unabhängige Nationale Wahlkommission (INEC) die offiziellen Ergebnisse bekannt gab. In diesem Wettbewerb sicherte sich Gouverneur Ademola Adeleke am 15. August eine weitere Amtszeit, indem er Bola Oyebamiji, den Kandidaten des All Progressives Congress, besiegte.

Für die beteiligten Organisationen ging die Bedeutung dieser Wahl jedoch über die Ermittlung des Wahlsiegers hinaus. Osun bot die Gelegenheit zu testen, ob Technologie Beobachtern ermöglicht, Wahlinformationen schnell genug zu verarbeiten, um eine unabhängige Überprüfung der offiziellen Ergebnisse zu liefern – eine Aufgabe, die mit wachsender Zahl der Ergebnisübermittlungen aus den Wahllokalen und der Ergebnisformulare anspruchsvoller wird.

Nigeria setzt bei seinen Wahlen bereits Technologie ein, vor allem über die INEC, die das Bimodale Wähler-Akkreditierungssystem (BVAS) zur Validierung von Wählern und zur elektronischen Übermittlung von Ergebnissen verwendet. Die Rolle der künstlichen Intelligenz ist jedoch eine andere. Anstatt die Systeme der INEC zu ersetzen, erkunden Bürgerorganisationen, wie KI bei der Analyse der enormen Datenmengen helfen kann, die während Wahlen anfallen.

Wahlbeobachter können beispielsweise Ergebnisse aus den Wahllokalen sammeln, einschließlich Zahlen und Abbildungen von Ergebnisformularen. Manuell über viele Standorte hinweg durchgeführt, ist diese Arbeit äußerst zeitaufwendig; KI kann die Daten jedoch ordnen, Muster erkennen und Unstimmigkeiten identifizieren, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Ziel ist es nicht nur, schnell Ergebnisse zu erhalten, sondern zu verstehen, woher die Zahlen stammen.

Die Wahl in Osun zeigte, wie dieser Ansatz in größerem Maßstab funktionieren kann. Yiaga Africa und das Athena Centre nutzten eine Technologie, die es Beobachtern ermöglichte, Ergebnisse unabhängig zu analysieren, während die INEC noch mit der Auszählung der Stimmen beschäftigt war. Die Technologie ersetzte die INEC nicht; sie ergänzte sie um eine weitere Analyseebene, die für Vergleiche zur Verfügung steht.

Da die Präsidentschaftswahl 2027 voraussichtlich eine enorme Datenmenge erzeugen wird, könnte KI eine noch größere Rolle spielen. Statt dass Menschen jedes Ergebnis prüfen, könnte KI dabei helfen, die Daten zu ordnen, ungewöhnliche Ergebnisse zu identifizieren und Bereiche zu kennzeichnen, die einer weiteren Überprüfung bedürfen. Mit anderen Worten: KI würde dabei helfen zu überprüfen, was nach der Stimmabgabe geschehen ist, statt Ausgänge vorherzusagen.

KI allein kann jedoch nicht feststellen, ob eine Wahl ordnungsgemäß durchgeführt wurde. Sie ist auf genaue Daten angewiesen: Fehlen Ergebnisse oder sind sie fehlerhaft, können ihre Ausgaben unzuverlässig sein. Menschliche Beobachter bleiben daher entscheidend für das Sammeln und Überprüfen von Informationen, und die Zukunft der Wahlbeobachtung wird wahrscheinlich darin bestehen, dass Menschen mit KI zusammenarbeiten, um die Verarbeitung von Wahldaten zu beschleunigen.

Über die KI hinaus umfasst Nigerias Landschaft der Wahltechnologie Plattformen wie E Don Kast, die Wahldaten für Bürger und Journalisten zugänglich macht und ihnen ermöglicht, Ergebnisse unabhängig zu überprüfen. Der breitere Trend in der nigerianischen Wahltechnologie geht in Richtung von Werkzeugen, die den Menschen helfen, Wahlinformationen besser zu verstehen, zu vergleichen und kritisch zu prüfen – statt Wahlen einfach nur online zu stellen.

Der Einsatz von KI zur Beobachtung der Wahl in Osun hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, doch das bedeutet nicht, dass sie bei einer landesweiten Präsidentschaftswahl auf dieselbe Weise funktionieren wird. Der Maßstab wird deutlich größer sein, das Datenvolumen erheblich höher, und etwaige Fehler werden weitreichendere politische Konsequenzen haben.

Dennoch hat die Wahl in Osun etwas Wichtiges gezeigt: KI kann bei der Analyse von Wahlergebnissen helfen, noch bevor die offizielle Auszählung abgeschlossen ist. Wenn die Technologie für die Wahlen 2027 zuverlässig genug gemacht werden kann, könnte sie Wahlbeobachtern einen schnelleren Weg bieten, Probleme zu erkennen, und den Bürgern mehr Informationen an die Hand geben, um offizielle Ergebnisse infrage zu stellen.

Für Nigerias Wahltechnologie könnte dies die entscheidende Verbesserung sein. Ziel ist es nicht einfach, mit KI einen Wahlsieger zu verkünden, sondern den Menschen zu helfen zu verstehen, wie Wahlergebnisse berechnet werden.