人工智能与数字包容：人人皆可受益的机遇？

探索人工智能如何促进或阻碍数字包容，为每个人创造公平的技术访问机会，分析技术普及中的伦理挑战与解决方案。

在关于人工智能的讨论中，人们经常谈及风险：技术性失业、监控、算法偏见。但这枚硬币还有另一面，更光明且较少被探索的一面：包容性。

因为人工智能，如果经过精心和负责任的设计，可以成为消除障碍和减少不平等的强大工具。随着《欧洲无障碍法案》于2025年6月28日生效，数字无障碍对欧洲许多公司而言将成为强制性要求，这使得数字包容不仅是一个伦理目标，更是一项法律和实际需求。

数字排斥的问题

对许多人来说，接触技术意味着参与公共生活、接受教育、工作和交流。然而，仍有数百万人被排除在外：由于残疾、年龄、社会或文化条件。

根据欧盟理事会的数据，欧盟16岁以上人口中有27%患有某种形式的残疾——我们谈论的是1.01亿人：每4个成年人中就有1个。对他们中的大多数人来说，我们日常使用的数字产品并非为他们的需求而设计。

这正是人工智能可以发挥作用的地方。不是为了取代人类，而是为了让他们更自由。

语音界面为那些无法使用键盘或触摸屏的人开辟了新的可能性。集成在智能手机和家用设备中的虚拟助手，允许人们通过语音发送消息、搜索信息、调节环境。

对于行动不便的人来说，这不仅仅是方便：这是自主权。

语音合成和识别技术也是如此，它们帮助那些在阅读或书写方面有困难的人。例如，Microsoft Seeing AI利用人工智能，通过智能手机摄像头描述环境、物体和文本。该应用在iOS平台独占多年后，现已登陆Android，使这项技术能够惠及数百万新用户。

另一个关键领域是语言领域。基于神经网络的机器翻译正变得越来越精确。这意味着打破不同语言人群之间的障碍，同时也让那些原本会被排除在外的人能够接触到教育、信息和文化内容。

这是迈向更公平的全球社会的重要一步。

教育也受益于这些创新。个性化学习工具、自动辅导、包容性平台——这些都是可以帮助有不同需求的学生发挥其潜力的解决方案。

正如我们在文章"算法偏见：人工智能与隐形歧视"中所讲述的，即使是最先进的人工智能也可能反映先前存在的不平等。但如果采取审慎的方法，它反而可以成为包容性的工具。

微软通过"AI for Accessibility"项目，多年来一直支持包容性技术的发展。该倡议资助的项目涵盖从认知支持到视觉和听觉无障碍的各个领域，旨在促进人工智能的合乎伦理且以人为本的应用。

该项目已在全球支持了超过450个项目，证明技术创新确实可以为包容性服务。与Be My Eyes的合作是一个具体实例，展示了人工智能如何能显著改善视障人士的生活质量。

自2025年6月28日起，《欧洲无障碍法案》将彻底改变欧洲的数字无障碍格局。该指令强制要求企业确保其数字产品和服务对残障人士是可访问的。

这意味着数百万个网站、应用程序和数字服务必须遵守无障碍标准，这为人工智能融入无障碍领域开辟了新的机遇。正如ASPHI基金会所强调的，"要设计一个可访问、公平且包容的人工智能，必须从三个支柱出发：意识、责任和良好的设计"。

Be My Eyes: 这款革命性的应用程序改变了全球超过50万视障人士的生活。它最初旨在连接志愿者与需要视觉辅助的人士，Be My Eyes通过整合人工智能与Be My AI功能，将平均援助时间从12分钟缩短至4分钟，并自动解决了90%的案例。

微软的Seeing AI: 一款利用人工智能为视障或弱视人士描述周围世界的应用程序，可以阅读文本、识别人脸和物体。

Google Lookout: 实时自动将音频转换为文本，帮助聋人或听力障碍者以超过20种语言跟进对话和演示。

Voice Dream Writer: 一款文本编辑器，通过语音反馈和智能建议为阅读障碍人士提供支持。

人工智能可以使服务和机会的获取民主化，否则这些可能只是少数人的特权。想想基于人工智能的法律助手可以为无力聘请律师的人提供基本咨询，或者将专业医疗诊断能力带到偏远地区的医疗诊断系统。

然而，我们必须对风险保持警惕。正如我们在关于"预测性监控"的文章中所分析的，如果使用不当，这项本可促进包容的技术也可能导致排斥。

至关重要的是，包容性解决方案必须尊重隐私、保持人类控制权，并且不造成新的技术依赖形式。

人工智能本身并不能解决世界上的所有问题。但它可以放大良好实践，支持变革，使机会更容易获得。它可以在拥有更多资源和拥有更少资源的人之间架起桥梁。

前提是，它的设计需要带着敏感、细致和人性化的视角。

数字包容是一个具体目标，而非乌托邦。每当人工智能被用于倾听无声者的声音，让边缘群体参与进来，珍视差异而非抹除它们时，它便成为了它应有的样子：一个为所有人服务的工具。

人工智能真的能替代对残疾人士的人工协助吗？ 不，人工智能并非替代人工协助，而是对其的补充。像Be My Eyes这样的应用程序表明，最佳方法是将人类志愿者与人工智能助手相结合，利用人工智能减少等待时间（从12分钟减少到4分钟），同时在需要时仍保留获得人工协助的可能性。

人工智能在无障碍领域的主要风险是什么？ 主要风险包括训练数据集中的偏见，这可能会排除具有特定残疾（如语言障碍）的人，以及对技术的过度依赖。正如研究指出的，许多语音识别系统对有语言障碍的人效果不佳，因为训练数据没有包含具有代表性的样本。

《欧洲无障碍法案》也适用于小企业吗？ 员工少于10人的微型企业可以免除该义务，但不能免除其道德责任。根据保护残疾人权利的意大利第67/2006号法律，即使对于这些企业，歧视投诉也可能带来实际后果。

目前有哪些可用于包容性的人工智能技术？ 存在多种解决方案：用于视觉描述的Microsoft Seeing AI，用于日常协助的Google Lookout，通过志愿者和人工智能提供视觉协助的Be My Eyes，先进的语音合成系统，以及用于打破语言障碍的自动翻译技术。

如何确保包容性人工智能真正具有可访问性？关键在于让残障人士直接参与系统的设计和测试。根据ASPHI基金会的观点，需要“意识、责任和良好的设计”，通过具有代表性的数据集和协作式设计，来重视边缘化群体的需求和愿望。