Criar e avaliar soluções de IA acessíveis
Embora a IA generativa possa aumentar muito a produtividade de pessoas com deficiência, ela pode representar os seguintes desafios e riscos para a acessibilidade se não for desenvolvida de forma responsável:
- Preconceitos: As suposições ou preferências injustas ou imprecisas que afetam os dados, algoritmos ou resultados da IA generativa. Um exemplo de preconceito é a falta de representação ou diversidade de pessoas com deficiência nos conjuntos de dados ou modelos usados para IA generativa. Essa situação pode levar a saídas imprecisas, inadequadas ou prejudiciais.
- Capacitimos: A discriminação ou opressão contra pessoas com deficiência, com base no pressuposto de que são inferiores ou menos capazes do que as outras. Um exemplo de capacitismo é a exclusão ou marginalização de pessoas com deficiência no design, no desenvolvimento ou na avaliação da IA generativa para acessibilidade. Essa exclusão impede que pessoas com deficiência tenham voz ou escolha nas soluções que as afetam.
É importante considerar as implicações éticas e sociais da IA generativa para a acessibilidade e envolver pessoas com deficiência como cocriadores e partes interessadas no processo. A IA generativa pode então se tornar uma ferramenta para capacitar e habilitar pessoas com deficiências, em vez de uma fonte de danos ou discriminação.
Princípios de design inclusivo para soluções de IA
A criação de soluções de IA acessíveis exige a compreensão das necessidades e dos contextos específicos do usuário e a aplicação dos princípios de design inclusivo.
O teste e a avaliação do usuário são essenciais para garantir que soluções de IA acessíveis e inclusivas atendam às expectativas e requisitos do usuário e não produzam consequências ou danos não intencionais. O teste e a avaliação do usuário devem envolver uma amostra diversificada e representativa dos usuários, que podem contribuir com comentários sobre usabilidade, utilidade e desejabilidade de uma solução.
Os desenvolvedores podem realizar testes e avaliação de usuários por meio de vários métodos, dependendo das perguntas e metas de pesquisa. Os métodos podem incluir entrevistas, pesquisas, observações ou experimentos.
Os resultados do teste e da avaliação do usuário devem fundamentar o aprimoramento e o aperfeiçoamento da solução.