XAI für Sehbehinderte: Forschung deckt Zugangsbarrieren auf

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen in kritischen Entscheidungsprozessen gewinnt die Erklärbarkeit dieser Systeme immer mehr an Bedeutung. Sie soll die Verständlichkeit der Ergebnisse erhöhen und den Nutzenden ermöglichen, fundiertere und bewusstere Entscheidungen zu treffen.

Eine umfassende Literaturübersicht von 79 Studien zeigt jedoch, dass die Zugänglichkeit von XAI-Methoden – insbesondere für Menschen mit Sehbehinderungen – bislang kaum untersucht wurde. Die meisten Erklärungen setzen auf rein visuelle Darstellungen, wodurch ein großer Teil der Nutzergruppe ausgeschlossen bleibt.

Um diesem Problem entgegenzuwirken, präsentiert die Arbeit einen vierstufigen Prototypenansatz: Erst wird die Vielfalt der KI-Systeme klassifiziert, anschließend werden Personas definiert und kontextualisiert. Darauf aufbauend erfolgt die Gestaltung und Implementierung eines Prototyps, der schließlich einer Experten- und Nutzerbewertung unterzogen wird, um die Barrierefreiheit der XAI-Techniken zu prüfen.

Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend: Vereinfachte Erklärungen werden von nicht-visualen Nutzenden besser verstanden als detaillierte Darstellungen. Zudem zeigt die Studie, dass eine multimodale Präsentation – etwa Kombination aus Text, Audio und taktilen Elementen – notwendig ist, um eine gerechtere Interpretierbarkeit für alle Anwender sicherzustellen.