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无论你是否认为自己有残疾，在你生命的某个时刻，你都将从无障碍功能中受益。AccessNow 的创始人兼首席执行官 Maayan Ziv 并非在抽象地谈论这个问题。她提到的是一个涉及全球约 13 亿人的现实，根据世界卫生组织的数据，这些人正经历着严重的残疾。这意味着几乎每六个人中就有一人每天在构建的日常环境中面对不同程度的包容性，甚至完全没有包容性。
在多伦多的 Elevate Festival 上，Ziv 与 Google 加拿大的 Natasha Walji 讨论了人工智能如何改变这一局面。她们的对话追溯了 AccessNow 从一个由挫败感引发的想法到一个在全球范围内映射无障碍数据平台的演变，揭示了人工智能如何在扩展这项工作的同时不失去其人性化基础。
Ziv 的信息很明确：无障碍性不是一个附带项目或事后想法。它表明我们如何认真对待参与，以及我们如何有意识地为其设计。她的故事展示了当创新从生活经验出发并向外扩展时的样子。,
从生活经验中构建运动
Ziv 在十年前创立了 AccessNow，当时她意识到关于无障碍空间的可靠信息非常少。“十年前，我发现自己处于一个非常沮丧的时刻，”她说。“我使用轮椅，我总是需要关于无障碍性的信息，但实际上，很难找到好的答案。”
最初在多伦多启动的一个由志愿者驱动的小项目，如今已发展成为一个全球平台，映射并审查全球城市的无障碍性。AccessNow 帮助用户找到无障碍的场所和体验，同时与政府、零售商和旅游运营商合作，以改善包容性。
早期，Ziv 面临了阻力，有人建议她专注于慈善事业并“永久”解决无障碍性问题。“很多人认为无障碍性是一种慈善情况，”她说。“但我真的决心创建一家可以扩展的公司，并教育人们无障碍性可以为任何公司带来的非常可行的市场和商业机会。”
数字支持了她的观点。仅无障碍旅游就代表了一个每年 580 亿美元的市场，但很少有公司对此进行战略规划：“真正的目标是能够回答地球上每个地方的无障碍性问题。”使无障碍信息普遍化的雄心最终将她的团队引向了人工智能。,
当人工智能开始从生活经验中学习
在 2019-2020 年，AccessNow 开始探索人工智能，作为一种自动化和扩展其收集、验证和解释无障碍数据的方式。“我们真的看到了人工智能的扩展潜力，”Ziv 说。“它确实成为了我们增加价值的巨大方式，因为我们现在能够利用我们非常多样化的海量数据，并专注于所有不同视角的非常不同的生活经验。”
通过在这些数据集上训练他们的模型，团队研究了图像数据、传感器数据以及人们在移动时的关键点。“我们能够开始分析和理解，你知道，那些空间在人们到达之前是否无障碍？实际上，它还能告诉我们这是否属实。”
AccessNow 将众包评论与来自 Google 地图等合作伙伴的数据结合起来，以创建全球无障碍性的更丰富、更准确的图景。它收集有关照明、入口、地形的数据，甚至是从跟踪颠簸和路缘的移动设备中获取的传感器数据。人工智能使得合并和分析这些数据成为可能。
唯一的问题？“它可能会得到正确的结果，但也可能涉及一些幻觉，”Ziv 说。“这在无障碍性方面是一个真正的问题。十年前，问题是没有数据。现在的问题是，有答案，但它们可信吗？它们准确吗？它们反映了真实的生活经验吗？”
为了确保准确性，AccessNow 使用经过验证的社区数据训练其模型，并通过用户反馈不断测试结果。“这始终与我们的社区有关，”她说。“我们总是在检查。我们是否错过了目标，或者我们实际上在支持人们吗？”,
使人工智能对真实的人负责
Ziv 表示，现在的真正挑战不仅是收集数据，还要理解其影响。“思考这些数据来自哪里，并认识到残疾需要成为对话的一部分，这非常重要，”她说。“很容易产生偏见，我们需要意识到这一点。”
对她来说，负责任的人工智能意味着确保我们构建的系统中反映多样化的经验。“我们对 AccessNow 的说法是，无障碍性真正反映了广泛的人类经验，”她说。“思考谁在这些数据集中有代表性，并确保我们有广泛的代表性，在我们思考我们创建的工具的责任时非常重要。”
这一理念延伸到 AccessNow 如何开发技术。该公司为其专有技术持有专利，但也利用 Google 的 Gemini 等工具，为社区参与腾出时间和资源。“我们能够转移我们开发的重点，以便我们可以利用工具，并实际更多地关注影响，”Ziv 说。她解释说，目标是从解释无障碍性转向预测无障碍性，并为众多科技公司提供圣杯：个性化。,
包容性作为领导力的衡量标准
当被问及她认为加拿大在未来五年内最大的机会在哪里时，Ziv 的回答直截了当：通过创新实现包容性。“人工智能将进入每个企业和每个行业，”她说。“它真的改变了我们理解世界的方式。”
她相信加拿大的创始人有机会通过设计弥合分歧而不是加深分歧的技术来在全球范围内领先。她解释说，对于盲人或视力障碍者来说，参与图像或文本数据曾经是无法实现的。“通过技术弥合人与人之间的分歧的能力总是让我兴奋。”
Walji 在会议结束时强调了加拿大采用人工智能的紧迫性。她指出，加拿大拥有卓越的人才和蓬勃发展的生态系统，但在人工智能采用方面仍落后于其他发达市场。她引用了 Google 加拿大委托 Public First 最近的一份报告，该报告表明生成式人工智能可能将加拿大的 GDP 增加至多 2300 亿美元。
她对商业领袖的首要建议是：“实验，实验，实验，”她引用了 Ziv 本人在 2019 年如何实验最佳使用人工智能的例子，当时许多创始人还没有使用它。Walji 还建议领导者：,
- 与社区一起构建
- 从一开始就应用责任视角。
Ziv 的旅程体现了所有这三条。对她来说，无障碍性不仅仅是一个功能，它是衡量创新如何为每个人服务的标准。“我们希望直接站在人类经验的旁边，”她说。“只为人们提供额外的工具来做他们想做的事情：旅行，找到一份好工作，做他们关心的事情。”,
最终要点
- 无障碍性是一个创新机会，而不是合规练习。
- 如果使用代表性数据训练，人工智能可以扩展包容性。
- 人工智能时代的领导力意味着设计在自动化之前理解人的系统。
