大型语言模型在一个无障碍性差的网站上进行训练——AudioEye数据表明，人工智能仍在构建一个无障碍性差的网站
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内容提要
开发者在使用大型语言模型（LLM）工具时，常忽视无障碍设计，导致网站可访问性问题严重。报告显示，95.9%的主页存在可访问性失败，许多企业因未满足无障碍标准而面临诉讼。解决方案包括在开发过程中进行无障碍检查，使用合适的工具和库，并持续监测网站可访问性。通过教育和技术支持，开发者可以改善无障碍设计，降低法律风险。
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关键要点
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开发者在使用大型语言模型（LLM）工具时，常忽视无障碍设计，导致网站可访问性问题严重。
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95.9%的主页存在可访问性失败，许多企业因未满足无障碍标准而面临诉讼。
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无障碍问题的根源在于LLM训练于不可访问的网站，导致生成的代码存在结构性缺陷。
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开发者应在开发过程中进行无障碍检查，使用合适的工具和库，并持续监测网站可访问性。
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教育和技术支持可以帮助开发者改善无障碍设计，降低法律风险。
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延伸问答
大型语言模型在网站开发中如何影响无障碍设计？
大型语言模型在训练时使用了不可访问的网站，导致生成的代码存在结构性缺陷，从而影响无障碍设计。
目前网站的可访问性问题有多严重？
95.9%的主页存在可访问性失败，许多企业因此面临诉讼。
开发者如何改善网站的无障碍设计？
开发者应在开发过程中进行无障碍检查，使用合适的工具和库，并持续监测网站可访问性。
无障碍设计不当可能导致哪些法律风险？
无障碍设计不当可能导致企业面临诉讼和经济损失，例如Target因网站无障碍问题支付了600万美元的赔偿。
如何在软件开发生命周期中整合无障碍检查？
可以使用像AudioEye这样的SDK在软件开发生命周期中检测和解决无障碍问题，并确保遵循WCAG指南。
教育和技术支持在改善无障碍设计中起什么作用？
教育和技术支持可以帮助开发者理解无障碍设计的重要性，从而改善网站的可访问性，降低法律风险。
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