AI を巡る議論が続いており、AI がもたらす潜在的なリスクについての懸念があります。しかし、AI は正しく適用されれば、障壁が少なく、より包括的な世界を生み出す力を持ちます。これは、WIPO テクノロジートレンド 2021: 支援技術レポートで強調されているように、支援技術のニーズの高まりを考慮すると特に重要です。 2050 年までに 20 億人を超える人が支援技術を必要とするだろうと推定されています。それにもかかわらず、欧州障害フォーラムが実施した調査によると、個人の 50% が、新興テクノロジーが差別につながる可能性を懸念していることが明らかになりました。ISAAC イベントでは、専門家のジョン・コステロ氏とエドゥアルド・ジャウレギ氏が、包括性に対する AI の影響を分析しました。彼らは、人権が尊重される限り、AI の利点はリスクを上回ると結論付けました。彼らは、より包括的な世界に貢献できる AI の 5 つの主要なアプリケーションを特定しました。人工視覚はそのようなアプリケーションの 1 つであり、物体や人物の識別、画像説明の読み上げ (表現を含む)、車椅子の制御、自動視覚化などの機会を提供します。ただし、写真や顔認識に関するプライバシーの問題や、顔の基準に基づく潜在的な差別に関連するリスクがあります。AI による知識表現と推論により、自然言語対話、分類システム、診断エンジン、予測システムが可能になります。また、聴覚障害者向けに音を視覚表現に変換し、キャプションやリアルタイム翻訳を作成し、AAC 評価を支援することもできます。しかし、評価や予測にはバイアスがかかり、差別につながる危険性があります。自然言語処理は、AI が大きな影響を与える可能性のあるもう 1 つの分野です。構音障害や標準的でない発話を持つ人に、単語やメッセージの予測、自動ナレーション、言語生成、音声認識などの機会を提供します。しかし、特にさまざまな状況で不適切な語彙を選択するという点で、自主性と個性が損なわれるリスクがあります。機械学習により、単語予測と音声合成のパーソナライズが可能になるだけでなく、代替アクセス システムの調整や調整も可能になります。また、会話にトーンを加えてコミュニケーションと感情を向上させることもできます。ただし、歴史的な差別や偏見、トレーニングに使用されるデータの多様性の欠如に関連するリスクがあります。最後に、ロボット工学は、ソーシャル ロボット、学習支援、インテリジェントな電動モビリティ、リモート ワーク機能を通じて、包括性の実現に貢献できます。しかし、人間同士の交流や会話が減少するリスクがあり、社会の発展に悪影響を及ぼし、障害のある人々の孤立につながる可能性があります。AI にはリスクが伴いますが、AI を適切に適用することで、より包括的な世界を実現することができます。 AI は、プライバシー、偏見、自律性、人間の相互作用などの懸念に対処することで、障壁が最小限に抑えられ、誰もが社会に完全に参加できる未来を生み出す可能性を秘めています。