作者：Brannon Zahand (Microsoft)。本文的部分內容是在 AI 協助下產生的。
設定背景：此處的「AI」是指什麼
過去，遊戲中的「AI」是指驅動 NPC 行為的規則式系統。本文所指的是新一波的技術：大型語言模型 (GPT、BERT)、電腦視覺模型 (YOLO、ResNet)、強化學習模型 (AlphaGo)，以及其他從資料中學習並將預測推廣到新輸入的系統。AI 與非 AI 前端的相似之處
從協助工具的角度來看，AI 驅動的前端通常與任何其他前端相同。它們共用相同的原則、指導方針和標準。在遊戲中，這表示 AI 和非 AI 體驗都應遵循 XBOX 協助工具指導方針或 Game Accessibility Guidelines。 兩者皆適用的常見協助工具做法：- 為影像、圖示和圖形提供替代文字。
- 清楚一致的標籤、標題和瀏覽方式。
- 足夠的色彩對比和字型大小。
- 鍵盤、滑鼠、控制器、觸控和語音的輸入/輸出。
- 多種互動模式。
- 可調整的介面設定。
- 使用實際的輔助技術進行測試。
AI 驅動前端特有的陷阱
AI 體驗在幾個方面值得額外審視。品質、正確性和可靠性
尤其是當 AI 執行敏感工作時，例如真實貨幣或遊戲內貨幣購買、具破壞性的技術協助 (刪除存檔、變更系統設定) 或安全指引。說明、意見反應和錯誤復原
當 AI 不確定、模稜兩可或出錯時，玩家需要清楚的說明和快速的復原途徑。隱私權、安全性和同意
AI 系統可能會收集或推斷敏感資料。絕對不要讓其他人看到玩家的協助工具設定；絕對不要在系統之間洩漏推斷出的身心障礙資料。偏差、歧視和排斥
臉部和骨架辨識、情感分析、語音辨識以及推薦系統，都帶有與身心障礙相關的偏差風險。請與多元使用者一起測試，否則您推出的產品就會帶有這些偏差。後端系統中由 AI 導致的無障礙問題
即使前端沒有問題，後端的 AI 也可能引入間接的協助工具問題。動態內容產生
若 AI 產生的關卡、地圖或挑戰是以身心障礙玩家代表性不足的資料進行訓練，可能會產生將他們排除在外的體驗。例如，程序化產生需要同時按下許多按鈕的遭遇戰，便會阻擋精細動作障礙的玩家。反作弊系統
標記「異常」輸入模式的反作弊 AI，可能會將輔助技術 (巨集鍵盤、共同駕駛控制器、超乎常人速度的開關輸入) 誤判為作弊。如何處理 AI 協助工具
1
以使用者為中心
在設計、開發和評估的整個過程中，讓具有不同能力、偏好和情況的使用者參與。他們的需求必須影響模型，而不只是 UI。
2
多樣化訓練資料
納入聽覺、視覺、語言、精細動作、認知和心理健康狀況玩家的資料，讓模型能推廣到這些玩家。
3
保持透明
清楚提供 AI 如何運作及如何做出決策的資訊，讓使用者能質疑錯誤的假設。
4
跨模式驗證
使用鍵盤、滑鼠、控制器和語音輸入，以及圖形、音訊和觸覺輸出進行測試。納入螢幕助讀程式、放大鏡、自適應控制器、開關輸入和眼球追蹤。
機會：AI 如何推動遊戲協助工具
AI 在多個領域能比傳統技術更進一步：- 個人化：學習玩家的偏好和能力，並自動調整 UI、內容和難度。
- 預測文字和語音辨識：為行動或語言障礙玩家提高正確性；自動為遊戲內語音聊天加上字幕。
- 影像和影片辨識：透過語音合成，為全盲和低視能玩家動態描述遊戲內場景。
- 自動化協助工具測試：更早、更頻繁地找出並修正問題；但絕對不要取代實際身心障礙玩家的意見反應。
- 遊戲內支援：使用目前玩家狀態提供情境感知說明的聊天機器人，可減少玩家「卡關」時放棄遊戲的情況。
資源
- Equal Entry — AI for Accessibility: Opportunities and Challenges
- Innovation and AI for Accessibility — Microsoft Accessibility
- AI Show Live — Using AI to Make Experiences Accessible and Inclusive
- Using AI to empower people with disabilities
- Brannon Zahand — Humans in AI