Erişilebilirlikte Yapay Zeka: Nerede İşe Yarar, Nerede Yaramaz

Yapay zekanın erişilebilirlikte iki ayrı işi var. Üretim tarafında alt metin, altyazı ve özet gibi kimsenin yetişemediği kalabalık işi hızlandırıyor. Tüketim tarafında ise kullanıcıya içeriği kendi ihtiyacına göre sadeleştirme imkânı veriyor. Birincisi insan onayı olmadan yayına çıktığında zarar veriyor, ikincisi kullanıcının kontrolünde kaldığı için görece güvenli.

Alt metin: model öneri üretir, kararı vermez

Bir model görselde ne olduğunu söyleyebiliyor. Neden orada olduğunu söyleyemiyor. Aynı fotoğraf blog yazısının başında dekoratiftir, e-ticaret sayfasında bilginin kendisidir; bu farkı belirleyen görselin içeriği değil, çevresindeki metin.

Pratikte en çok şu hataya düşülüyor: otomatik sistemler neredeyse hiçbir zaman alt metni boş bırakmıyor, her görsele bir cümle yazıyor. Oysa dekoratif bir görsel için doğru cevap boş alt özniteliğidir. Ekran okuyucu kullanıcısı için sayfa başına on beş tane "mavi arka planda gülümseyen kişi" duymak, hiçbir şey duymamaktan kötüdür.

Akışı şöyle kur: model taslağı üretsin, yayın öncesi onay adımında içeriği yazan kişi ya metni bağlama göre düzeltsin ya da görseli dekoratif işaretlesin. Dekoratif işaretleme alt="" ve role="presentation" ile iki öznitelik meselesidir, ayrı bir araca ihtiyaç yoktur (alt metin alanını zorunlu yapan editörleri bu yüzden hatalı buluyorum, dekoratif seçeneğini elinizden alıyorlar).

Altyazıda doğruluk oranının anlamı

Otomatik altyazıda yüzde 95 doğruluk kulağa yüksek geliyor. Yirmi kelimede bir hata demek. Üstelik hatalar rastgele dağılmıyor: özel isimlerde, alan terimlerinde ve sayılarda yoğunlaşıyor, yani cümlenin anlamını taşıyan kelimelerde.

İşitme engelli bir izleyici için ölçüt "metin okunabiliyor mu" değil, "yanlış anlaşılıyor mu". Bu yüzden ham çıktı doğrudan yayına verilmemeli. Ama kazanç da tam burada: hazır bir taslağı düzeltmek, altyazıyı sıfırdan yazmaktan kat kat hızlı. Yapay zekayı işi bitiren değil, işi başlatan taraf olarak kullanın.

Önyargıyı görmek için ortalamaya bakmayın

Konuşma tanıma sistemleri kekemelikte, dizartride ve işitme engelli konuşmasında belirgin şekilde düşüyor. Sebep karmaşık değil: eğitim verisinde bu konuşma tipleri neredeyse yok.

"Çeşitli veri seti kullanın" tavsiyesi tek başına bir şey çözmüyor, çünkü ölçmediğiniz şeyin önyargısını bilemezsiniz. Ortalama doğruluk raporu burada aktif olarak zararlı: sistem kullanıcıların yüzde doksanında iyi çalışıyorsa, en kötü alt grubun tamamen dışarıda kalması ortalamayı birkaç puan aşağı çeker ve rapor yeşil görünür. Kabul kriterini ortalamaya değil, en düşük alt grup skoruna bağlayın. Bu tek değişiklik, ekibe engelli kullanıcı eklemekten daha hızlı sonuç verir ve ikisi birbirinin alternatifi değildir.

Asıl kazanç kullanıcı tarafında

Metin sadeleştirme, okuma seviyesi ayarı, uzun sayfayı özetleme, sesli kontrol. Bunlarda model yanlış yaptığında kullanıcı orijinal metne dönebiliyor, karar sonuna kadar onda kalıyor. Bilişsel engeli olan ve düşük okuryazarlığa sahip kullanıcılar için bugün en somut fayda buradan geliyor.

Tek uyarı: sadeleştirme kötü yazılmış bir metni kurtarmıyor, sadece kısaltıyor. Kaynak metin belirsizse özet de belirsiz çıkar. Erişilebilirlik bütçeniz sınırlıysa parayı özet katmanına değil, metnin kendisine harcayın.

Kaynaklar

• Opportunities for AI in Accessibility, A List Apart, Kaynak Makale