AI là tương lai của khả năng tiếp cận

> "Vì sao không nên quay lưng với AI trong lĩnh vực khả năng tiếp cận (Accessibility)"

• AI đã và đang góp phần cải thiện khả năng tiếp cận theo nhiều cách khác nhau, và trong tương lai được dự đoán sẽ trở thành công nghệ ở cấp hạ tầng nền tảng
• Trước lập luận của một số chuyên gia rằng "AI sẽ không thể giải quyết khả năng tiếp cận", tác giả xem đây là định kiến nguy hiểm cản trở sự phát triển công nghệ
• Trên thực tế, các trường hợp ứng dụng AI cho nhiều dạng khuyết tật như thính giác, thị giác, vận động, ngôn ngữ... đang lan rộng rất nhanh
• Dù AI hiện vẫn có những giới hạn, tốc độ và hiệu năng vẫn đang tiếp tục cải thiện, nên tiềm năng dài hạn là rất lớn
• Những người làm trong lĩnh vực khả năng tiếp cận cần chủ động tham gia vào phát triển AI ngay từ bây giờ để không lặp lại tình trạng loại trừ và thiên lệch trước đây

---

Kỷ nguyên "Malaise Era" của ngành ô tô và sự thiếu vắng đổi mới

• Tác giả chỉ ra rằng thái độ từ chối hoặc dè chừng tiến bộ công nghệ tương tự với "Malaise Era" từng dẫn đến sự suy thoái của ngành ô tô Mỹ trong quá khứ
  • Malaise Era là thuật ngữ chỉ giai đoạn trì trệ của ngành công nghiệp ô tô Mỹ từ cuối thập niên 1970 đến đầu thập niên 1980
  • Trong thời kỳ này, do các yếu tố bên ngoài như quy định về tiết kiệm nhiên liệu, khí thải và tiêu chuẩn an toàn được siết chặt, hiệu năng và thiết kế xe suy giảm mạnh
  • Ba hãng ô tô lớn của Mỹ (GM, Ford, Chrysler) đã chọn ứng phó công nghệ theo hướng thỏa hiệp thay vì đổi mới, qua đó để xe Nhật nhanh chóng mở rộng thị phần
  • Việc giảm công suất động cơ, vấn đề chất lượng và thiết kế đi xuống khiến mức độ tin cậy của người tiêu dùng Mỹ với các thương hiệu này tiếp tục suy giảm
  • Kết quả là giai đoạn này được nhìn nhận như hệ quả tổng hợp của đình trệ công nghệ, thất bại trong ứng phó với quy định và phớt lờ nhu cầu người tiêu dùng, đồng thời tượng trưng cho "cái giá của việc quay lưng với đổi mới"
• Việc một số chuyên gia trong ngành khả năng tiếp cận lan truyền thái độ hoài nghi AI đang kìm hãm sự phát triển của toàn ngành

Những ví dụ AI đã và đang phát huy hiệu quả trong khả năng tiếp cận

• Phụ đề thời gian thực cho người khiếm thính

  • Google Live Transcribe, Otter.ai, Zoom, phụ đề YouTube
  • Cải thiện khả năng tham gia vào các cuộc hội thoại theo thời gian thực
  • Chưa hoàn hảo nhưng đang cải thiện rất nhanh

• Ứng dụng hỗ trợ AI cho người khiếm thị

  • Microsoft Seeing AI, Be My Eyes (chế độ AI)
    • Mô tả khung cảnh, nhận diện khuôn mặt, đọc tài liệu, nhận diện tiền tệ...
  • Sự phát triển của computer vision đang làm thay đổi mang tính đột phá lĩnh vực khả năng tiếp cận

• Công nghệ nhận diện ngôn ngữ ký hiệu

  • SignAll, KinTrans
    • Có thể nhận diện ASL (ngôn ngữ ký hiệu Mỹ) theo thời gian thực
    • Việc giành được lòng tin của người dùng vẫn là thách thức, nhưng độ chính xác về mặt kỹ thuật đã cao

• Điều hướng tự động cho người khuyết tật vận động

  • Waymo, WHILL xe lăn tự hành, gậy thông minh
    • Tăng tính độc lập và an toàn khi di chuyển trong nhà và ngoài trời

• Thiết bị hỗ trợ AI cho người gặp khó khăn về ngôn ngữ và phát âm

  • Tobii Dynavox, Proloquo2Go, Voiceitt
    • Hỗ trợ tạo giọng nói bằng AI và nhận diện lời nói phi chuẩn
    • Thu hẹp khoảng cách giao tiếp

AI sẽ còn tiến xa hơn rất nhiều so với hiện tại

• Nhiều người mắc sai lầm khi đánh giá AI chỉ dựa trên trạng thái hiện tại
• Ví dụ:
  • Bài toán toán học: kết quả hiện nay đã tốt hơn rất nhiều so với trước
  • Sinh mã: vẫn còn hạn chế như duy trì ngữ cảnh, nhưng đã có thể triển khai những phần cơ bản
• Trong y tế, pháp lý, xe tự lái..., mức độ tin cậy vẫn chưa đủ cao, nhưng tương lai vẫn có nhiều khả năng

AI sẽ trở thành tương lai của khả năng tiếp cận

• Hiện tại AI có thể trông như một công nghệ mới lạ, nhưng trong tương lai sẽ trở thành hạ tầng cơ bản như điện và Internet
• Các hệ thống cũ vốn tĩnh và dựa trên quy tắc đang tiến hóa thành trải nghiệm linh hoạt và cá nhân hóa dựa trên AI

• Ví dụ về những thay đổi AI có thể mang lại cho khả năng tiếp cận

  • Trình đọc màn hình có thể hiểu ý nghĩa cả với những thành phần không có nhãn
  • Ứng dụng giao tiếp cho người tự kỷ có thể học đặc điểm cá nhân và phản hồi phù hợp
  • Kính AR có thể cung cấp phụ đề theo thời gian thực
  • Trợ lý thông minh cho người dùng xe lăn có thể hiểu sở thích và thay mặt họ thực hiện hành động

Đây là lúc cần can thiệp

• AI hiện tại đang trong quá trình học hỏi, và nếu hôm nay chúng ta không can thiệp, nguy cơ tái hiện nguyên trạng sự loại trừ trong quá khứ là rất lớn
• Các chuyên gia về khả năng tiếp cận cần tham gia vào thiết kế AI để xây dựng được những hệ thống phản ánh sự đa dạng

Thông điệp kết thúc

• Đừng sợ AI, hãy chủ động mài giũa nó như một công cụ
• Tương lai thuộc về những người chấp nhận thay đổi và trực tiếp thiết kế nó
• Thay vì ngăn cản thay đổi, hãy dẫn dắt để sự thay đổi đó đi theo hướng tốt đẹp hơn

[dnz3d4c]

화면 리더 -> 스크린 리더 hoặc trình đọc màn hình
Có vẻ vẫn còn hơi mang màu sắc của bản dịch máy.
Là người dùng thực tế của screen reader, tôi không thể bỏ qua nên để lại bình luận~