Автор: Эди Стоукс (Ady Stokes)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова
Введение
Недавно я отметил двадцатилетие своей карьеры тестировщика. Почти десять лет я изучаю цифровую доступность и разработку приложений, сайтов и продуктов для максимально широкой аудитории. Я решил писать, говорить и даже преподавать доступность окружающим, так как, начав работать с доступностью, я обнаружил, что мало кто обучает ей.
Теперь, когда ИИ-инструменты широко распространяются, начинают появляться и инструменты тестирования доступности на основе ИИ.
Как правило, они делятся на три категории:
- Инструменты оценки: подсвечивают все, что кажется им проблемой.
- Инструменты оценки и рекомендаций: подсвечивают найденные проблемы и предлагают способы подхода к ним или их исправления.
- Инструменты оценки и исправления: напрямую применяют исправления к тестируемому коду на основании своих находок.
Эти инструменты, особенно те, которые просто правят все за вас, выглядят прекрасной идеей! Но решат ли они все проблемы? К сожалению, нет. Помогут ли они? Да, в правильных условиях и в разумном масштабе.
В этой статье я рассмотрю уже существующие инструменты. Я изучу, что они предлагают, особенно по отношению к планируемым обновлениям методических указаний по доступности веб-содержимого (WCAG). Я пройдусь по плюсам и минусам применения искусственного интеллекта в оценке и тестировании доступности.
