Lợi nhuận:
- Khả năng kiểm soát và cải thiện độ tương phản màu sắc, văn bản thay thế, quyền truy cập bàn phím và tiêu chí WCAG với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Khả năng tạo và xác minh các văn bản trợ năng như trải nghiệm trình đọc màn hình, văn bản thay thế và nhãn biểu mẫu bằng trí tuệ nhân tạo
- Hiểu giới hạn xác thực các đề xuất về khả năng tiếp cận của AI bằng công nghệ hỗ trợ thực tế và thử nghiệm người dùng
Khả năng truy cập (gọi tắt là a11y) là khả năng mọi người sử dụng sản phẩm, kể cả người khuyết tật: người dùng khiếm thị có thể điều hướng bằng trình đọc màn hình (phần mềm phụ trợ chuyển văn bản thành giọng nói), người gặp khó khăn về vận động có thể làm bất cứ điều gì với bàn phím, người mù màu có thể nhận thông tin mà không cần dựa vào màu sắc. Thiết kế toàn diện có phạm vi rộng hơn: nó đặt sự đa dạng của con người làm trung tâm của thiết kế, bao gồm tuổi tác, ngôn ngữ, văn hóa, khuyết tật tạm thời (gãy tay) hoặc khuyết tật theo ngữ cảnh (phơi nắng). Khả năng tiếp cận không phải là một phần “phụ” mà là trách nhiệm cơ bản và là yêu cầu pháp lý ở hầu hết các quốc gia. AI là công cụ sàng lọc trước và tạo bản nháp mạnh mẽ trong lĩnh vực này; nhưng khả năng tiếp cận thực sự chỉ được xác nhận bằng công nghệ hỗ trợ thực tế và thử nghiệm của người dùng.
WCAG và các khu vực kiểm soát chính
WCAG (Nguyên tắc truy cập nội dung web) là một bộ tiêu chí được quốc tế chấp nhận về khả năng truy cập; Cấp độ AA thường được nhắm mục tiêu. Nó có bốn nguyên tắc: nội dung phải dễ hiểu, giao diện phải dễ sử dụng, thông tin phải dễ hiểu và phù hợp về mặt kỹ thuật. Các lĩnh vực kiểm soát phổ biến nhất trong thực tế là:
- Độ tương phản màu sắc: Sự khác biệt giữa văn bản và nền có đủ không? (Đối với AA, tỷ lệ ít nhất là 4,5:1 ở văn bản thông thường.)
- Văn bản thay thế (văn bản thay thế): Hình ảnh có văn bản tương đương để giải thích chúng cho trình đọc màn hình không?
- Truy cập bàn phím: Có thể làm được mọi việc mà không cần chuột? Thứ tự tập trung có hợp lý không?
- Thông tin chỉ màu: Các cụm từ như "Điền vào trường màu đỏ" loại trừ người dùng mù màu.
- Nhãn biểu mẫu: Mỗi trường đầu vào có nhãn mà trình đọc màn hình sẽ đọc không?
- Mục tiêu cảm ứng: Các nút có đủ lớn để có thể nhấn thoải mái bằng ngón tay không?
AI có thể quét sơ bộ nhanh chóng ở nhiều lĩnh vực sau: bạn có thể đưa ra một số văn bản và hỏi "độ tương phản có đủ không?", đưa ra mô tả hình ảnh và hỏi "đề xuất văn bản thay thế", đưa ra mô tả giao diện và hỏi "vấn đề truy cập bàn phím là gì".
Thận trọng: Chỉ vì AI nói "có vẻ có thể truy cập được" không phải là sự đảm bảo về khả năng truy cập. Việc kiểm tra tự động chỉ phát hiện được một số lỗi WCAG; Phần còn lại sẽ xuất hiện khi sử dụng thực tế.
Văn bản thay thế: bí mật của văn bản thay thế tốt
Văn bản thay thế thay thế hình ảnh cho người dùng khiếm thị. Văn bản thay thế tốt sẽ truyền tải chức năng và ý nghĩa của hình ảnh chứ không phải chi tiết trang trí của nó. Văn bản thay thế cho biểu tượng "thêm vào giỏ hàng" phải là "Thêm vào giỏ hàng" chứ không phải "hình ảnh giỏ hàng" vì đó là hành động quan trọng đối với người dùng. AI rất giỏi trong việc tạo ra các phác thảo văn bản ẩn ý, nhưng vì không biết ngữ cảnh nên nó có thể tạo ra văn bản mang tính mô tả quá mức hoặc không liên quan. Bạn hỏi từng văn bản thay thế “tại sao hình ảnh này lại ở đây?” Cắt theo câu hỏi.
trực quan
ẩn ý yếu
ẩn ý mạnh mẽ
Biểu tượng giỏ hàng (nút)
"Biểu tượng giỏ hàng, màu xám"
"Thêm vào giỏ hàng"
ảnh sản phẩm
"hình ảnh"
"Áo khoác mùa đông màu xanh, nhìn từ phía trước"
đường trang trí
"Dòng trang trí"
(để trống - trang trí)
đồ họa
"Hình ảnh đồ họa"
"Doanh số năm 2024: tăng hàng quý"
Ngôn ngữ và phạm vi bao gồm
Khả năng tiếp cận không giới hạn ở việc kiểm soát kỹ thuật; Ngôn ngữ cũng có tính bao hàm. Văn bản giả định giới tính (“người dùng và vợ/chồng của họ”), loại trừ dựa trên khả năng (“nhìn qua”, “dễ nghe”) hoặc chứa các giả định về văn hóa sẽ loại trừ một số người dùng. AI có thể quét văn bản từ góc độ này, nhưng bạn phải đảm bảo rằng ngôn ngữ “trung lập” mà nó gợi ý vẫn tự nhiên và dễ hiểu; Sửa quá mức có thể làm cho văn bản trở nên khó xử.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Lỗi tương phản được phát hiện sớm. Một nhóm đã nhờ AI quét màu văn bản của 20 màn hình và xác định rằng độ tương phản nằm dưới ngưỡng AA ở 7 vị trí. Các sửa chữa đã được thực hiện mà không đi vào phát triển; tránh được chi phí sửa chữa sau đó. Nhưng nhóm vẫn không bỏ qua bài kiểm tra trình đọc màn hình thực tế.
Trường hợp 2 - Chỉ những thông tin liên quan đến màu sắc mới được sửa. Một biểu mẫu chỉ hiển thị các trường lỗi có viền màu đỏ. AI đã gắn cờ điều này; Nhóm cũng đã thêm văn bản và biểu tượng vào từng lỗi. Người dùng mù màu bây giờ có thể nhìn thấy lỗi. Bài học: chỉ màu sắc thôi thì không thể truyền tải thông tin.
Trường hợp 3 - AI đánh lừa sự chấp thuận. Một nhà thiết kế đã bỏ qua thử nghiệm trình đọc màn hình vì anh ấy gọi AI là “có thể truy cập được”. Trong thử nghiệm thực tế, hóa ra thứ tự lấy nét bị nhầm lẫn và một số nút hoàn toàn không đọc được. Bài học: xác nhận tự động là sự khởi đầu; thử nghiệm công nghệ hỗ trợ thực tế là bắt buộc.
Lời nhắc có thể sao chép
Quét trước mô tả giao diện này để tìm khả năng truy cập:1) có thông tin nào được cung cấp chỉ dựa trên màu sắc không?2) có nhãn văn bản cho từng thành phần có thể nhấp vào không?3) có thành phần nào không thể truy cập được bằng bàn phím không?4) thứ tự tiêu điểm có hợp lý không?Liệt kê từng vấn đề và gợi ý. Thêm ghi chú "Yêu cầu kiểm tra thực tế". Công thức: <<text>>
Đề xuất văn bản thay thế cho những hình ảnh này. Quy tắc: truyền tải CHỨC NĂNG/ý nghĩa của hình ảnh chứ không phải chi tiết trang trí. Viết hành động cho các biểu tượng nút. Đối với hình ảnh trang trí, hãy nói "văn bản thay thế nên để trống". Mô tả bối cảnh và hình ảnh: <<list>>
Kiểm tra các văn bản này để biết ngôn ngữ hòa nhập: có giả định về giới tính, ngôn ngữ loại trừ dựa trên khả năng (chẳng hạn như “nhìn”, “nghe”), giả định về văn hóa không? Đề xuất các lựa chọn thay thế vẫn tự nhiên; đừng sửa quá mức. Nội dung: <<list>>
Viết lỗi có thể truy cập và gắn nhãn văn bản cho biểu mẫu này: nhãn hiển thị cho từng trường, mô tả cho trình đọc màn hình và thông báo mô tả lỗi, bất kể màu sắc (văn bản + biểu tượng). Giọng nói và âm điệu: <<card>>Trường biểu mẫu: <<list>>
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: "Viết văn bản thay thế cho hình ảnh này."
Kết quả: “Một hình ảnh” hoặc văn bản mô tả quá mức thiếu chức năng.
Mạnh: "Gợi ý văn bản thay thế cho các hình ảnh này; truyền tải chức năng/ý nghĩa của hình ảnh; viết hành động cho các biểu tượng nút bấm; đánh dấu các biểu tượng trang trí là 'phải để trống'."
Kết quả: Văn bản phụ chính xác, đúng ngữ cảnh, định hướng chức năng.
Sự khác biệt: lời nhắc mạnh mẽ mang lại sự tập trung vào chức năng + quy ước nút + sự khác biệt về mặt trang trí.
Những lỗi thường gặp
- Nhầm việc phê duyệt trí tuệ nhân tạo là sự đảm bảo cho khả năng tiếp cận. Nó không thể thay thế cho thử nghiệm thực tế.
- Chỉ cần tải thông tin vào màu sắc. Người dùng mù màu bỏ lỡ thông tin.
- Giải thích hình ảnh chứ không phải chức năng trong văn bản thay thế. Một hành động phải được viết cho biểu tượng nút.
- Để lại khả năng tiếp cận cuối cùng. Nếu nó không được bắt đầu ở giai đoạn wireframe thì việc vá nó sau này sẽ rất tốn kém.
- Ngôn ngữ được sửa chữa quá mức. Ngôn ngữ hòa nhập mất đi tính tự nhiên cũng làm giảm khả năng hiểu.
Tóm lại
Khả năng tiếp cận có nghĩa là sản phẩm có sẵn cho tất cả mọi người; Nó không phải là một phần bổ sung mà là một trách nhiệm thiết yếu và ở hầu hết mọi nơi, nó là một trách nhiệm pháp lý. AI có giá trị như một công cụ tạo bản nháp và bản phác thảo nhanh chóng để tạo độ tương phản, văn bản thay thế, truy cập bàn phím và quét ngôn ngữ toàn diện. Nhưng phê duyệt tự động chỉ phát hiện được một số lỗi WCAG; Khả năng tiếp cận thực tế được xác nhận bằng cách thử nghiệm với trình đọc màn hình và người dùng công nghệ hỗ trợ thực sự. Sử dụng mô hình làm trình duyệt trước, lấy bằng chứng từ thử nghiệm thực tế.
Nhiệm vụ ứng dụng
- Quét trước mô tả giao diện để biết khả năng truy cập ở dấu nhắc đầu tiên.
- Chỉ sửa thông tin dựa trên màu sắc hoặc các mục không được gắn nhãn.
- Tạo văn bản thay thế theo chức năng cho hình ảnh trên màn hình của bạn bằng lời nhắc thứ hai.
- Kiểm tra ngôn ngữ hòa nhập trong văn bản của bạn bằng dấu nhắc thứ ba.
- Nếu có thể, hãy thử kiểm tra thực tế bằng trình đọc màn hình và ghi lại những gì quá trình quét tự động bỏ sót.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã quét trước độ tương phản, quyền truy cập bàn phím và nhãn.
- [ ] Tôi không để lại thông tin chỉ dựa trên màu sắc.
- [ ] Tôi đã viết các văn bản phụ một cách hữu ích và để trống những phần trang trí.
- [ ] Tôi đã thực hiện kiểm soát ngôn ngữ toàn diện, tôi giữ được tính tự nhiên.
- [ ] Tôi không coi việc phê duyệt tự động là sự đảm bảo về khả năng tiếp cận.
- [ ] Tôi đã lên kế hoạch/thực hiện thử nghiệm công nghệ hỗ trợ thực tế.