Intelligenza Artificiale e Accessibilità: opportunità e rischi

Per la prima volta nel mio blog parlo di AI associata al mondo dell’accessibilità.

Ormai l’intelligenza artificiale è entrata ovunque nelle nostre vite: traduce conversazioni, descrive immagini, ci aiuta ad evitare incidenti mentre guidiamo, ci fornisce informazioni e nozioni su qualsiasi argomento e supporta gli sviluppatori durante la progettazione dei software e siti web.

È una rivoluzione che promette di semplificare la vita, anche e soprattutto per chi incontra barriere digitali e fisiche.

Come ogni innovazione però, anche l’AI solleva una questione importante:

quanto è davvero pronta oggi per supportare l’accessibilità digitale in modo affidabile e responsabile?

I vantaggi contestualizzati al mondo digitale: quando l’AI diventa alleata dell’accessibilità

In molti ambiti, l’intelligenza artificiale sta già migliorando l’esperienza digitale per persone con disabilità.

Viene ampiamente utilizzata ad esempio per:

• Generazione automatica di testi alternativi: i modelli di visione artificiale riescono a descrivere il contenuto di un’immagine, fornendo un punto di partenza per chi utilizza tecnologie assistive come gli screen reader.
  Certo, non è una descrizione “perfetta”, ma è meglio di un “immagine123.jpg”.

• Assistenti vocali evoluti: l’AI permette di creare sistemi come Siri, Alexa o TalkBack sempre più precisi e naturali, capaci di comprendere il linguaggio umano in modo fluido.
  Questo migliora l’autonomia delle persone che non possono interagire tramite mouse o schermo.

• Adattamento dinamico dei contenuti: grazie all’AI, siti e app possono riconoscere le preferenze dell’utente e adattare automaticamente la grandezza del testo, contrasto o modalità di interazione.

• Supporto durante la scrittura del codice: sempre più strumenti integrano modelli di intelligenza artificiale capaci di suggerire modifiche o soluzioni accessibili in tempo reale, aiutando gli sviluppatori a rispettare le WCAG già mentre scrivono.
  L’AI non si limita a segnalare un errore: può proporre alternative di markup, avvisi di contrasto o descrizioni semantiche, riducendo il rischio di dover correggere a posteriori.

In tutti questi casi, l’AI si comporta come un vero e proprio alleato dell’accessibilità però bisogna precisare che l’AI non sostituisce la competenza umana, ma la potenzia.

I rischi: quando l’automazione crea nuove barriere

Proprio perché l’AI è potente, se la utilizziamo senza controllo può diventare una fabbrica di barriere, creando ostacoli anziché rimuoverli, ad esempio:

• Descrizioni errate o fuorvianti: se un modello genera testi alternativi in modo superficiale, rischia di fornire informazioni sbagliate che confondono l’utente anziché aiutarlo.

• Bias e disuguaglianze: gli algoritmi apprendono dai dati.
  Se quei dati sono incompleti o parziali, l’AI tenderà a ignorare alcune categorie di persone, come chi ha linguaggi o comportamenti diversi dalla “media”.

• Automazione senza verifica: generare interfacce, layout o testi con strumenti AI senza validazione umana può produrre siti apparentemente “moderni”, ma profondamente inaccessibili.

• Sostituzione della competenza: affidarsi troppo alla macchina rischia di indebolire la cultura dell’accessibilità. L’AI può scrivere codice, ma non può sapere perché un contrasto basso è un problema o come una persona non vedente interagisce con un form.

La soluzione sta nel mezzo, occorre infatti stabilire un equilibrio

L’intelligenza artificiale se guidata in modo consapevole può supportarci nell’abbattere le barriere, ma dev’essere instradata e le informazioni che ci vengono restituite devono essere validate con cognizione di causa.

Al momento nessun test automatico può sostituire quello umano così come tutte le implementazioni automatizzate devono essere verificate da un dev esperto e qualificato in accessibilità.

Non possiamo aspettarci che una macchina comprenda i principi di equità, empatia o inclusione.
Quello resta compito nostro: di chi progetta, sviluppa e verifica l’esperienza digitale.

Per questo l’obiettivo non dovrebbe essere scegliere tra AI si e AI no, ma capire quando usarla e come integrarla con criterio nei nostri processi.