في عصر التطورات الهائلة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI-Generated Content) جزءًا لا يتجزأ من تجاربنا اليومية. فبفضل نماذج توليد المحتوى (Generative Models) والأدوات السهلة الاستخدام، باتت إمكانية إنتاج مواد صوتية وصورية وفيديوهات واقعية عالية الجودة ممكنة للجميع من خلال أوامر بسيطة بلغة طبيعية.

ولكن في ظل هذه الطفرة التكنولوجية، تظهر تحديات جديدة. العديد من المنصات تبنت نظامًا لتأكيد أصل المحتوى (provable provenance)، حيث تُوصي بعرض إشارات تدل على أنه تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، قد تفوت هذه الإشارات الكثير من المستخدمين، خصوصًا إذا كانت تعتمد فقط على إشارات بصرية، مما يجعلها غير فعالة للأشخاص ذوي القدرات الحسية المختلفة.

لذا، قمنا بإجراء مقابلات شبه منظمة مع 28 مشاركًا، منهم 15 بصريًا و13 من ذوي الإعاقة البصرية. كشفنا من خلالها النقاط القوية والضعف الموجودة في التفاعل مع محتوى الذكاء الاصطناعي. بينما اعتمد المشاركون البصريون على الإشارات البصرية والصوتية، اعتمد ذوو الإعاقة البصرية بشكل رئيسي على الإشارات الصوتية والأدوات المساعدة المتاحة، مما حد من قدرتهم على التعرف على المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

ووجدنا أن كلاً من المجموعتين غالبًا ما يغفلون الإشارات التي تقدمها المنصات، وبدلاً من ذلك، تفاعلوا مع المؤشرات المبنية على المحتوى مثل العناوين والتعليقات. كما تم الكشف عن تحديات الاستخدام المرتبطة بتوزيع غير متسق للإشارات، وبيانات وصفية غير واضحة، والضغط المعرفي. وكانت هذه التحديات أكثر حدة بالنسبة للأفراد ذوي الإعاقة البصرية بسبب نقص التوافقية لعناصر واجهة المستخدم.

نقترح في النهاية بعض التوصيات العملية والآثار التصميمية للإشارات المستقبلية المتعلقة بالمحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر عدة أبعاد، لضمان تحقيق تجربة مستخدم متكاملة للجميع.