Meer dan 100 miljoen Afrikanen leven met een beperking, toch ontbreken de gebarentalen, spraakaccenten en straatindelingen van het continent grotendeels in de wereldwijde AI-modellen die het dagelijks leven steeds meer vormgeven. Een nieuw pan-Afrikaans samenwerkingsverband — de Hub for AI and Disability Inclusion (HAIDI) en de African Disability Data Network (ADDN) — werkt nu aan de data-infrastructuur die nodig is om wat onderzoekers de 'disability desert' van AI noemen te dichten. TechCabal-verslaggever John Adoyi bericht over het initiatief.

Wanneer Francis Elendu, een docent aan een middelbare school in Enugu in het zuidoosten van Nigeria, op pad gaat, neemt hij zijn telefoon en zijn blindenstok mee. "Mijn blindenstok is het beste hulpmiddel voor mobiliteit," zegt hij. "Ik gebruik enkele apps op mijn telefoon, zoals Envision AI en Seeing AI, om dingen te zien zoals palen en hoge objecten op de weg die mijn blindenstok niet kan detecteren."

De technologie begrijpt zijn omgeving echter niet altijd. Navigatieapps kunnen moeite hebben met Nigeriaanse straten, waar de lokale omstandigheden sterk verschillen van de omgevingen waarvoor ze zijn gebouwd.

"Ik weet niet of ze bij het ontwikkelen van de apps rekening hebben gehouden met plaatsen die niet Amerika of Europa zijn, want soms zien deze apps dingen die volledig anders zijn," zegt Elendu.

Zijn ervaring weerspiegelt een probleem dat veel groter is dan de frustratie van één gebruiker. Meer dan 1 op de 8 mensen in de 47 landen van de Afrikaanse regio van de Wereldgezondheidsorgan (WHO) leeft met een aanzienlijke beperking, volgens het Global Report on Health Equity for Persons with Disabilities van de WHO uit 2022.

Een verkennde studie uit 2025, in opdracht van Artificial Intelligence for Development (AI4D), die Ghana, Kenia en Rwanda onderzocht en gebruikmaakte van onderzoek met meer dan 585 deelnemers, stelde vast dat personen met een beperking ondervertegenwoordigd zijn in de datasets die worden gebruikt om AI-systemen te trainen, terwijl bestaande data over beperkingen versnipperd en slecht in kaart gebracht blijft.

Die ondervertegenwoordiging is geen abstract probleem: het uit zich in de tools waar Afrikanen met een beperking al op vertrouwen — van navigatieapps die lokale straten verkeerd interpreteren tot live-ondertiteling die lokale accenten mist.

Om die kloof te dichten hebben onderzoekers en voorstanders van disability-inclusie HAIDI en ADDN gelanceerd, twee initiatieven die de datafundamenten voor inclusieve AI in heel Afrika moeten versterken. Het initiatief wordt ondersteund door het International Development Research Centre (IDRC), het Britse Foreign, Commonwealth and Development Office (FCDO) en het AI4D-programma. Het werd onthuld tijdens het Global Data Festival in Nairobi door een partnerschap dat onder meer bestaat uit het Responsible AI Lab (RAIL) aan de Kwame Nkrumah University of Science and Technology (KNUST) in Ghana, Next Step Foundation, Assistive Technologies for Disability Trust (AT4D) en het Centre for Applied AI (MCAAI) van Maseno University.

"Elk AI-systeem begint met data," aldus Christopher Harrison, Head of AI bij Next Step Foundation. "De vraag is of die data de diversiteit weerspiegelt van de mensen die uiteindelijk door de technologie worden getroffen. Wanneer personen met een beperking ontbreken in datasets, lopen hun ervaringen, behoeften en perspectieven het risico over het hoofd te worden in de systemen die erop gebaseerd zijn. Het dichten van die kloof is niet alleen een technische uitdaging; het is essentieel voor een rechtvaardigere digitale toekomst."

In plaats van AI-toepassingen te bouwen, richten de organisaties achter HAIDI zich op de data-infrastructuur die inclusieve AI vereist.

Het fundament leggen

Hoewel HAIDI en ADDN samen zijn gelanceerd, vervullen ze verschillende maar complementaire rollen.

HAIDI, gehuisvest bij RAIL aan de KNUST, fungeert als de continentale hub die communities van mensen met een beperking, onderzoekers, innovatoren, beleidsmakers en instellingen samenbrengt die werken aan inclusieve AI. De opdracht omvat het versterken van datasetsystemen rond beperkingen, het ondersteunen van inclusieve AI-innovatie, het bevorderen van onderzoek en het stimuleren van ethisch AI-bestuur.

ADDN opereert binnen dat ecosysteem. Het is niet ontworpen als centrale opslagplaats, maar als coördinatie- ontdekkingsnetwerk dat onderzoekers, startups, beleidsmakers en instellingen helpt datasets over beperkingen te vinden en in contact te komen met de organisaties die ze beheren.

"ADDN is ontworpen om datasets over beperkingen beter vindbaar en makkelijker navigeerbaar te maken, in plaats van alle data op één plek op te slaan," aldus het samenwerkingsverband tegenover TechCabal. "Voor startups en innovatoren is een van de grootste drempels voor het ontwikkelen van inclusieve AI-oplossingen simpelweg weten welke datasets er al bestaan en wie ze beheren."

Een onderzoeker die een AI-gestuurd vertaalhulpmiddel voor gebarentaal bouwt, kan bijvoorbeeld via ADDN nagaan of er al een relevante dataset bestaat, de instelling identificeren die deze beheert en rechtstreeks toegang aanvragen bij die organisatie, onder diens eigen governance- en toestemmingskader. In plaats van het eigendom van gevoelige data over beperkingen over te dragen aan een centraal platform, fungeert ADDN als brug tussen wie data nodig heeft en wie die al beheert, wat duplicatie vermindert en samenwerking tussen landen en instellingen stimuleert.

De hub zelf zal open bronnen hosten, zoals benchmarks, governancekaders en trainingsmaterialen die niet dezelfde gevoeligheid met zich meebrengen als ruwe data over beperkingen.

De data over beperkingen in Afrika in kaart brengen

Een van de eerste doelstellingen van het initiatief is het beantwoorden van een basisvraag: welke data over beperkingen bestaat er al in Afrika? Het samenwerkingsverband geeft toe dat het dat niet weet.

De in opdracht van AI4D uitgevoerde verkennde studie documenteerde duidelijke lacunes in datasets voor Afrikaanse gebarentalen en lokale talen. Data over Keniaanse gebarentaal is bijvoorbeeld extreem beperkt vergeleken met Amerikaanse gebarentaal, terwijl Kinyarwanda-spraakdata met spraakbeperkingen vrijwel afwezig is in wereldwijde datasets.

"Die studie heeft de disability data desert blootgelegd," aldus het samenwerkingsverband. "Het vertelde ons dat de kloof bestaat en waarom, maar het was geen volledige inventarisatie van alle datasets die er zijn. Dus nee, we hebben nog geen definitieve telling, en het dichten van die kloof is precies wat HAIDI's onderzoeksagenda als volgende stap heeft."

Die volgende stap begint met een inventarisatie- en in KAART-brengingsoefening voor het hele continent, een van HAIDI's prioriteiten voor het eerste jaar. Onderzoekers zullen datasets over beperkingen identificeren in gebieden als gebarentaal, spraak en gezondheid, documenteren waar ze zich bevinden en bepalen waar de grootste lacunes zitten per taal, type beperking, geografie en datamodaliteit.

Het vinden van bestaande datasets is echter maar een deel van het probleem. Het samenwerkingsverband zegt dat inconsistente annotatieformaten het ook moeilijk kunnen maken om datasets over beperkingen te combineren of te gebruiken voor machine learning.

Naast de in KAART-brenging zal HAIDI drie op Afrika gerichte datasets ontwikkelen om een deel van de geïdentificeerde lacunes aan te pakken. De eerste richt zich op gebarentalen, de tweede op mentale gezondheid en seksuele en reproductieve gezondheid, en de derde op inclusieve werkgelegenheid.

Het samenwerkingsverband zei dat de gezondheidsdataset aanvankelijk deelnemers van 18 jaar en ouder omvat, met een doelgroep van 18 tot 30 jaar. Uiteindelijk kunnen ook mensen van 13 tot 17 jaar worden meegenomen, maar pas nadat regelingen rondouderlijk toestemming zijn geregeld. De datasets worden ontwikkeld met vakexperts en communities van mensen met een beperking, en persoonlijke data wordt waar mogelijk geanonimiseerd.

Vertrouwen in de data inbouwen

Nieuwe datasets over beperkingen creëren is slechts een deel van de uitdaging. Mensen ervan overtuigen hun data bij te dragen — vooral informatie die zeer persoonlijk is — vereist sterke waarborgen rond privacy, toestemming en governance.

Het samenwerkingsverband zegt dat elke activiteit met personen met een beperking een ethische beoordeling zal ondergaan en goedkeuring zal krijgen van de relevante medisch-ethische commissies en nationale toezichthouders. Deelnemers geven geïnformeerde toestemming, persoonlijke informatie wordt waar mogelijk geanonimiseerd en data wordt veilig opgeslagen.

Anonimisering elimineert privacyrisico's echter niet noodzakelijk. Fola Adeleke, expert in AI-governance en gegevensbescherming, zegt dat de-identificatie niet altijd voorkomt dat mensen opnieuw geïdentificeerd worden, afhankelijk van het type en de omvang van de verzamelde data.

"Het hangt af van de omvang van de data en het type data dat je verzamelt," aldus Adeleke. "Er zijn metadata die je mogelijk niet volledig kunt anonimiseren."

Deelnemers zullen ook het recht hebben hun data terug te trekken. Als iemand zich terugtrekt, worden de gegevens verwijderd uit de gepubliceerde dataset, maar het samenwerkingsverband erkent dat data die al gedownload en gebruikt is om AI-modellen te bouwen moeilijk te verwijderen is. Dat maakt toestemming des te belangrijker, vindt Adeleke.

"Als de data eenmaal is gebruikt om de AI te trainen, kan het technisch moeilijk of onmogelijk zijn die data terug te trekken zonder het model opnieuw te trainen," zei hij. "Daarom is geïnformeerde toestemming cruciaal voordat de data wordt gebruikt."

Die governance-maatregelen weerspiegelen een breder principe dat ten grondslag ligt aan het initiatief: personen met een beperking moeten niet zomaar bronnen van data zijn, maar act deelnemers aan het vormgeven van hoe die data wordt verzameld en gebruikt.

Representatie blijft een van de grootste uitdagingen van het initiatief

HAIDI en ADDN zeggen te werken met innovatoren op het gebied van gebarentaal, organisaties voor mensen met een beperking en onderzoeksinstituten in meerdere landen om hun datasets representatiever te maken. Het initiatief wil ook geslacht-specifieke data verzamelen en de deelname van vrouwen en meisjes met een beperking vergroten, die vaak worden uitgesloten van onderzoek vanwege maatschappelijk stigma en zorgtaken.

Het samenwerkingsmodel begint al vorm te krijgen. Het samenwerkingsverband zegt via zijn Pan-African Sign Language Webinar-serie al meer dan 80 oprichters te bereiken die werken aan technologieën voor gebarentaal, en zo een vroeg netwerk op te bouwen van onderzoekers en innovatoren die over verschillende Afrikaanse gebarentalen heen werken, in plaats van toegankelijkheidsuitdagingen als landspecifieke problemen te behandelen.

Voor Abdulazeez Hamdallah, een disability-adviseur in Lagos met een gehoorbeperking, is de behoefte aan betere lokale data zichtbaar in de tools die hij al gebruikt. Hij vertrouwt op ChatGPT, de AI-chatbot van onderzoeksbedrijf OpenAI, om rapporten en berichten te schrijven, zijn ideeën te ordenen en trainingsmateriaal voor te bereiden, terwijl hij de vergader-apps Google Meet en Microsoft Teams gebruikt voor live-ondertiteling en Otter.ai voor het transcriberen van vergaderingen.

Toch maken de tools communicatie niet altijd makkelijker. Hamdallah zegt dat ze slechte ondersteuning bieden voor gebarentaal en moeite kunnen hebben met accenten, snel spreken en achtergrondgeluid.

"Ik ben in vergaderingen en plaatsen geweest waar ik niet begreep wat er werd gezegd omdat de live-ondertiteling door het accent van de persoon niet goed kon ondertitelen," zegt hij. "Dat kan soms heel frustrerend zijn."

De geplande gebarentaal-dataset van het samenwerkingsverband is bedoeld om precies die kloof aan te pakken. Hamdallah voegt toe dat de mensen wier ervaringen worden verzameld ook moeten meebeslissen over hoe de data wordt verzameld en beheerd.

"Ik vind het een heel goed en belangrijk initiatief, vooral als mensen met een beperking direct betrokken zijn bij het verzamelen en beheren van de data," zegt hij.

Voor Yinka Olaito, Executive Director van het Centre for Disability and Inclusion Africa, komen initiatieven als HAIDI en ADDN op een cruciaal moment.

"Dit komt op het juiste moment in Afrika, waar AI een deel wordt van alles wat we doen," zei Olaito. "Het is belangrijk dat we naar AI kijken door de bril van disability-inclusie, anders blijven we discriminatie rond spraak en andere gebieden van beperkingen zien, waardoor mensen buiten technologieën vallen waar ze van moeten profiteren."

Olaito, die de initiatieven "een goed startpunt" noemde, zei dat er veel meer nodig is om te garanderen dat het AI-ecosysteem van Afrika de bestaande patronen van uitsluiting niet herhaalt, en dat de lancering een breder gesprek op gang moet brengen over de rol van data over beperkingen in de AI-toekomst van het continent.

"We worstelen nog met uitdagingen rond digitale toegankelijkheid, financiering en infrastructuur, maar dat maakt het des te belangrijker om AI op een manier te benutten die iedereen erbij betrekt," zegt hij.

Van data naar toepassingen

Het samenwerkingsverband wil ook dat de data zich vertaalt in producten. Naast de lancering van HAIDI en ADDN kondigde het een supportprogramma van 18 maanden aan voor drie startups die AI-oplossingen bouwen voor personen met een beperking.

Geselecteerde startups ontvangen beurzen tot KES 5 miljoen ($38.600), technische en productondersteuning, mogelijkheden om hun producten te testen met communities van mensen met een beperking en toegang tot financierings- en partnerschapsnetwerken. Het programma staat open voor startups die werken in gebieden als onderwijs, werkgelegenheid, mentale gezondheid, zorg en assisterende technologie.

In het komende jaar wil het samenwerkingsverband de governance-structuren van HAIDI vestigen, de inventarisatie van data over beperkingen afronden, de drie vlaggenschipdatasets ontwikkelen en beoordelen hoe disability-inclusie wordt weerspiegeld in de nationale AI-strategieën in heel Afrika.

Die resultaten — de governance-structuren, de data-inventaris, de drie vlaggenschipdatasets en de beoordeling van nationale AI-strategieën — zijn de eerste concrete markeringen van of de disability data desert begint te verdwijnen.

De impact van het initiatief hangt uiteindelijk af van de vraag of onderzoekers, overheden en ontwikkelaars de data kunnen gebruiken om AI-systemen te bouwen die het leven van personen met een beperking beter weerspiegelen.

"HAIDI en ADDN tonen de kracht van samenwerking bij het stimuleren van inclusieve innovatie," aldus Bernard Chiira, oprichter en chief executive officer van Assistive Technologies for Disability Trust (AT4D). "Door communities van mensen met een beperking, onderzoekers, technologische partners en beleidsmakers samen te brengen, creëren we de data en partnerschappen die nodig zijn om AI-systemen te bouwen die voor iedereen werken. Dit is een belangrijke stap om te garanderen dat personen met een beperking niet alleen vertegenwoordigd zijn in de toekomst van AI, maar dat die ook helpen vormgeven."