設計和評估可存取的 AI 解決方案

雖然生成式 AI 可大幅提升身心障礙人士的生產力，但如果不負責任地建置，則可能對協助工具造成下列的挑戰和風險:

偏見:影響生成式 AI 的資料、演算法或結果的不公平或不正確假設或偏好。偏見的一個範例是，在用於生成式 AI 的資料集或模型中，缺乏身心障礙人士的代表性或多樣性。這種情況可能會導致不正確、不適當或有害的輸出。
健全至上主義:根據身心障礙人士比其他人低等或能力較差的假設而對其歧視或壓迫。健全至上主義的一個範例是在設計、開發或評估用於協助工具的生成式 AI 時排除或邊緣化身心障礙人士。此排除可防止身心障礙人士在影響他們的解決方案中表達意見或有權選擇。

考慮生成式 AI 對於協助工具的道德和社會影響，並讓身心障礙人士以共同建立者和利害關係人的身分參與流程，這些步驟非常重要。生成式 AI 即可成為功能強大的工具，以提升身心障礙人士的能力，而不是傷害或歧視的來源。

適用於 AI 解決方案的包容性設計準則

設計無障礙 AI 解決方案需要了解特定的使用者需求和內容，並套用包容性設計的準則。

為了確保無障礙、包容性的 AI 解決方案可符合使用者的期望和需求，而且不會產生任何非預期的後果或傷害，使用者測試和評估至關重要。使用者測試和評估應該包含多樣性且具代表性的使用者範例，他們可以提供有關解決方案的可用性、實用性和需求性的意見反應。

開發人員可以根據研究問題和目標，透過各種方法進行使用者測試和評估。方法可能包括訪談、問卷、觀察或實驗。

使用者測試和評估結果應告知解決方案的改進和精簡。