Positionspapier zu Künstlicher Intelligenz und digitaler Barrierefreiheit

Künstliche Intelligenz kann Menschen mit Behinderungen neue Zugänge eröffnen und die Arbeit an barrierefreien Angeboten unterstützen. Gleichzeitig können durch ihren Einsatz Fehler, Abhängigkeiten und neue Ausschlüsse entstehen. Entscheidend ist deshalb, welchen Nutzen eine Anwendung im konkreten Alltag hat, wer sie bedienen kann und welche Folgen ihre Fehler haben.

Wir setzen uns für einen Einsatz von KI ein, der Selbstbestimmung stärkt, Barrieren abbaut und eine überprüfbare Qualität ermöglicht. Dazu gehören zugängliche Werkzeuge, die Beteiligung von Menschen mit Behinderungen und klare Verantwortung für die angebotenen Inhalte und Funktionen.

Ausgangspunkt: Drei Perspektiven auf KI und Barrierefreiheit

Für die Diskussion unterscheiden wir drei Einsatzbereiche: Menschen mit Behinderungen nutzen KI selbst als Hilfsmittel. Teams setzen KI ein, um digitale Inhalte und Produkte zu erstellen, zu verbessern oder zu prüfen. Und KI-Anwendungen sind selbst digitale Angebote, deren Zugänglichkeit gestaltet und geprüft werden muss.

Diese Bereiche hängen zusammen, stellen aber unterschiedliche Anforderungen. Eine selbst angeforderte Bildbeschreibung kann beispielsweise eine hilfreiche zusätzliche Orientierung bieten. Wer dagegen Bildbeschreibungen veröffentlicht, muss deren Qualität im jeweiligen Zusammenhang sicherstellen. Der persönliche Nutzen einer KI-Hilfe ist kein Nachweis dafür, dass das ursprüngliche Angebot barrierefrei ist.

Potenziale: Selbstständigkeit und gute Arbeit unterstützen

KI kann dabei helfen, visuelle Informationen zu erschließen, Gespräche zu verschriftlichen oder umfangreiche Inhalte überschaubarer aufzubereiten. Solche Funktionen können Handlungsmöglichkeiten erweitern und den Bedarf an Unterstützung durch andere Menschen verringern. Der DBSV beschreibt diese Chancen ebenso wie die Anforderungen an verlässliche und zugängliche Hilfsmittel in seiner Stellungnahme zu KI als assistiver Technologie.

Auch in Entwicklung und Redaktion gibt es sinnvolle Ansatzpunkte: KI kann Entwürfe für Alternativtexte oder verständlichere Formulierungen liefern, Codeänderungen vorschlagen und die Bearbeitung von Prüfbefunden unterstützen. Welche Aufgaben sich dafür eignen, sollte anhand der tatsächlichen Ergebnisse bewertet werden. Eine schnellere Erstellung ist dann ein Gewinn, wenn die notwendige Prüfung und Nachbearbeitung mitgedacht werden.

Grenzen und Risiken: Plausibel ist nicht automatisch richtig

KI-generierte Inhalte können überzeugend wirken und trotzdem Informationen auslassen, Zusammenhänge falsch wiedergeben oder neue Fehler enthalten. Besonders folgenreich ist das, wenn Menschen die Ausgabe nicht unabhängig überprüfen können. Auch eine technisch zugängliche Ausgabe kann inhaltlich falsch sein.

Bei verständlicher Sprache zeigt sich, warum der Nutzungskontext wichtig ist: Kürzere Sätze allein gewährleisten noch kein Verständnis. Informationsauswahl, Aufbau und notwendige Erklärungen gehören ebenfalls dazu. Die fachliche Einordnung der BFIT-Bund zu KI-Übersetzungstools für Leichte Sprache beschreibt diese Herausforderungen.

Weitere Risiken entstehen, wenn Systeme Menschen falsch einschätzen. Eine Anwendung kann beispielsweise eine bestimmte Sprechweise nicht ausreichend erkennen oder aus dem Interaktionsverhalten unzutreffende Bedürfnisse ableiten. Das kanadische Hintergrundpapier zu KI und Barrierefreiheit erläutert solche möglichen Ausschlüsse. Es ist ein Diskussionspapier, keine gesetzliche Vorgabe für unsere Arbeit.

Datenschutz, Kosten und die Abhängigkeit von einzelnen Diensten gehören ebenfalls in die Bewertung. Eine hilfreiche Funktion verliert an Wert, wenn ihre Nutzung unzumutbare Datenweitergabe verlangt oder für die Menschen, die sie benötigen, nicht dauerhaft verfügbar ist.

Selbstbestimmung: Anpassungen müssen Menschen dienen

Menschen sollten selbst entscheiden können, welche Unterstützung sie nutzen. Eine Diagnose oder eine automatisch vermutete Einschränkung reicht nicht aus, um daraus die passende Oberfläche abzuleiten. Bedürfnisse unterscheiden sich und können sich mit Situation und Aufgabe verändern.

Personalisierung kann hilfreich sein. Sie sollte jedoch nachvollziehbar, steuerbar und bei Bedarf rückgängig zu machen sein. Wenn Beschriftungen, Positionen oder Bedienabläufe unerwartet wechseln, kann Anpassung neue Hürden schaffen. Anna E. Cook diskutiert diese Spannung zwischen Anpassbarkeit und Vorhersehbarkeit in ihrem Beitrag über zugängliche Systeme und KI.

Auch die KI-Anwendungen selbst müssen barrierefrei zugänglich sein. Das betrifft ihre Benutzeroberflächen ebenso wie die Eingabe von Anfragen, die Interaktion mit generierten Inhalten und deren Weiterverarbeitung. Dazu müssen unter anderem die Tastaturbedienung, die Kompatibilität mit assistiven Technologien, verständliche Rückmeldungen und zugängliche Ausgabeformate gewährleistet sein. Auch dynamische Abläufe, etwa die Generierung von Antworten, dürfen keine neuen Barrieren schaffen.

Wir wollen digitale Angebote, die auch ohne zusätzliche KI-Hilfen zugänglich sind. Selbst gewählte Unterstützung darf nicht zur Voraussetzung werden, um grundlegende Mängel eines Angebots auszugleichen. Zugängliche Alternativen und erreichbare menschliche Unterstützung bleiben wichtig.

Voraussetzungen: Beteiligung und überprüfbare Qualität

Menschen mit unterschiedlichen Behinderungen sollten an der Auswahl, Gestaltung und Bewertung von KI-Anwendungen beteiligt sein. Ihre Erfahrungen helfen dabei, relevante Aufgaben, tatsächliche Erleichterungen und übersehene Barrieren zu erkennen. Dazu gehören zugängliche Lernangebote, damit Menschen die Möglichkeiten und Grenzen der Werkzeuge kennenlernen können.

KI-generierte Personas und simulierte Nutzungsszenarien können Fragen für die Entwicklung anregen. Sie ersetzen weder die Beteiligung von Menschen mit Behinderungen noch Erkenntnisse aus tatsächlicher Nutzung.

Für die Qualitätssicherung unterscheiden wir automatisierte Befunde, fachliche Konformitätsprüfung und Nutzungserfahrung. Diese Perspektiven ergänzen sich. Keine davon beantwortet allein alle Fragen.

Bei KI-gestützten Änderungen sollten sowohl die ursprünglichen Befunde nachgeprüft als auch mögliche neue Barrieren untersucht werden. Entscheidend ist, ob die betroffene Aufgabe im Zusammenspiel der Inhalte und Funktionen weiterhin zugänglich bleibt.

Auch Benchmarks müssen entsprechend eingeordnet werden. AIMAC, der AI Model Accessibility Checker der GAAD Foundation vergleicht automatisch erkannte Accessibility-Fehler in generiertem HTML. Microsofts A11y LLM Eval untersucht ebenfalls die Accessibility-Qualität von KI-generiertem Code. Verglichen werden Ergebnisse ohne zusätzliche Accessibility-Vorgaben mit Ergebnissen unter gezielten Anweisungen und sogenannten Skills, die fachliche Hinweise und Prüfabläufe bereitstellen. Die Auswertung zeigt, dass solche Vorgaben die Ergebnisse unter den untersuchten Testbedingungen verbessern können.

Solche Ergebnisse geben Hinweise auf die Qualität unter den jeweiligen Testbedingungen. Sie belegen weder vollständige Barrierefreiheit noch die Nutzbarkeit eines gesamten Produkts.

Art und Umfang der Prüfung sollten sich nach Aufgabe, Einsatzkontext und möglichen Fehlerfolgen richten. Rückmeldungen, Korrekturen und erneute Prüfungen nach Änderungen gehören dazu.

Verantwortung: Fachwissen und Zuständigkeiten erhalten

Wer digitale Produkte und Inhalte bereitstellt, braucht klare Zuständigkeiten für deren Qualität. Der Einsatz von KI sollte diese Verantwortung nicht verwischen. Teams benötigen Fachwissen, um Ergebnisse zu beurteilen, Grenzen zu erkennen und geeignete Verbesserungen umzusetzen.

Teams brauchen dafür verlässliche, gepflegte Wissensgrundlagen und ausreichend Zeit für die Prüfung. Geprüfte Komponenten und dokumentierte Entscheidungen können die Arbeit unterstützen; ihre Eignung im jeweiligen Kontext bleibt zu bewerten.

Dabei bleibt die Zugänglichkeit für Menschen der Maßstab. Auch das W3C-Strategiepapier zum Web im KI-Zeitalter warnt davor, Accessibility-Semantik zugunsten von KI-Agenten zum Nachteil menschlicher Nutzung zu verändern. Das Papier formuliert Diskussionsvorschläge, keinen neuen verbindlichen Standard.

Ausblick: Am tatsächlichen Nutzen orientieren

Wir wollen KI dort einsetzen, wo sie Menschen mit Behinderungen nachweisbar unterstützt und die Qualität digitaler Angebote verbessert. Dafür empfehlen wir, konkrete Aufgaben zu erproben, Ergebnisse nachvollziehbar zu bewerten und Menschen mit Behinderungen an diesen Entscheidungen zu beteiligen.

KI kann Menschen im Alltag unterstützen und die Arbeit an barrierefreien Angeboten erleichtern. Nutzende müssen jedoch selbst entscheiden können, welche Hilfen sie einsetzen. Bestehende Barrieren im Angebot müssen demnach behoben werden, auch wenn KI sie im Einzelfall überbrücken kann.

Die technische Entwicklung erfordert eine fortlaufende Bewertung. Unsere Position sollte deshalb offen für neue Erkenntnisse bleiben – mit dem Ziel, Selbstbestimmung und gleichberechtigte digitale Teilhabe zu stärken.