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央，有一个带裂纹的粉色圆圈，为网页可访问性图标的图示。 即便是当今最好的无障碍自动化系统，可以检测出多达 70% 的常见无障碍错误并解决其中的三分之二，但却无法解决需要人工判断的复杂无障碍问题。检测更细微的错误通常需要对背景的理解，而这种理解甚至超出了当今最先进的人工智能的能力。例如，自动化系统可以检测到图像缺少书面描述或替代文本，但无法判断现有描述是否有意义或准确。


即使有人类的判断，如果你让两个人描述一张图片，他们的描述可能相似，但 乌拉圭电话号码库 不太可能完全相同。确定哪个描述更好也是主观的，人工智能还无法做出那种判断。 AudioEye 对各行各业 20,000 个网站的分析表明，即使是使用某种自动化数字无障碍解决方案的网站（占分析中所有网站的约 6%）仍然存在无障碍错误，对用户体验产生了重大影响。 在另一项分析中（这次是对随机选择的 55 个使用手动测试和补救服务或传统方法的网站进行手动审核），AudioEye 发现了 950 多个可访问性问题。


其中 40 多个网站存在一个或多个严重的可访问性问题，例如无法正常运行的网站导航、未标记的图形、无法访问的视频控件以及其他导致残障人士无法访问数字内容和工具的问题。 通过专门查看自己客户的网站，AudioEye 发现大多数可访问性问题（高达 95%）可以通过使用自动和手动补救措施相结合的方式修复和预防，利用 JavaScript，而无需修改原始源代码。 如何才能大规模解决数字化无障碍问题？ 如今，无障碍解决方案的范围从简单的自动化工具到劳动密集型的手动审核。