When LLM-Generated Code Perpetuates User Interface Accessibility Barriers, How Can We Break the Cycle?

Abstract: Integrarea modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLMs) în fluxurile de lucru din dezvoltarea web are potențialul de a revoluționa designul interfeței utilizatorului, însă capacitatea acestora de a genera interfețe accesibile rămâne încă puțin explorată. În acest articol, prezentăm o evaluare a interfețelor generate de LLM-uri conform criteriilor de accesibilitate din Ghidul de Accesibilitate al Conținutului Web (WCAG 2.1), comparând rezultatele obținute cu ChatGPT și Claude folosind două tipuri de prompturi: unele neutre din perspectiva accesibilității și altele orientate spre accesibilitate. Abordarea noastră de evaluare, care include testare automată, evaluare de către experți și auto-reflecție a LLM-urilor, arată că prompturile orientate spre accesibilitate cresc rata de succes și reduc numărul de încălcări ale criteriilor WCAG, însă persistă obstacole, în special în ceea ce privește structura semantică. Susținem că dezvoltarea de interfețe accesibile prin cod generat de LLM-uri necesită nu doar prompturi mai bune, ci și o înțelegere semantică profundă și conștientizare contextuală din partea acestor sisteme. Pe baza concluziilor noastre, propunem direcții pentru cercetări viitoare.

Autori: Alexandra-Elena Gurita, Radu-Daniel Vatavu

Conferință: W4A ’25, the 22nd International Web for All Conference. ACM, New York, NY, USA

Link: https://dx.doi.org/10.1145/3744257.3744266