Dostępność w modele AI — wbudować od początku, nie doklejać później

Stary postulat “shift-left” — czyli wbudowywanie dostępności jak najwcześniej w proces tworzenia — dotyczy teraz modeli AI. I to dosłownie: dostępność powinna trafiać do modeli już na etapie treningu, nie być dodawana później jako nakładka czy kontekst w prompcie. Bogdan Cerovac przypomina, że takie “doklejanie” nie tylko bywa nieskuteczne, ale może wręcz pogarszać wyniki i podnosić koszty.

Jeśli model uczy się na danych z internetu, a internet jest pełen niedostępnych rozwiązań, model dziedziczy te braki. Bez udziału specjalistów ds. dostępności i osób z niepełnosprawnościami w procesie tworzenia modeli trudno oczekiwać systemowej poprawy. To nie jest problem jednego promptu — to problem niskiej dojrzałości dostępnościowej wielkich firm technologicznych.

Jest też kwestia finansowa. Jeśli tylko drogie modele potrafią generować dostępny kod czy treści, to de facto zwiększamy cyfrowe wykluczenie. Potrzebne są benchmarki (jak AIMAC) i regulacje, które wymuszą poprawę na wszystkich producentach — nie tylko tych z topowej półki.

Warto przeczytać w całości: The best shift-left is to shift accessibility into AI model training and not bolting it on later (Bogdan Cerovac)