AI 기술이 미래의 접근성(Accessibility)

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AI 기술이 미래의 접근성(Accessibility)에 미칠 영향과 그 방향성에 대한 심층적인 고찰을 제공합니다. 특히, AI가 정보 제공자와 사용자 양측에 가져올 변화를 분석하고, 바람직한 미래를 위한 연구 및 개발 방향을 제시합니다.

1. AI가 가속화하는 접근성의 양면성 (제공자 측과 사용자 측):

제공자 측: AI 지원을 통한 접근성 향상자동 체크 범위 확대 및 개선 제안: "axe DevTools, TestParty, Evinced, Stark"와 같은 도구를 통해 자동 접근성 체크의 범위가 넓어지고 개선 제안이 강화됩니다.

고품질 코드 생성: "AI와 마크업", "builder.io" 등을 통해 AI가 일정한 품질 이상의 코드를 생성하여 접근성 향상에 기여합니다.

대체 콘텐츠 생성: 이미지 대체 텍스트, 동영상 자막 생성 등 AI를 활용하여 다양한 대체 콘텐츠를 자동 생성할 수 있습니다.

사용자 측: AI를 통한 접근 수단 다양화브라우저 자동 조작: "Operator, Browser Use, Playwright MCP"와 같은 도구를 통해 AI가 브라우저를 자동 조작하여 사용자의 접근을 돕습니다.

지원 기술의 AI 확장: "AI Content Describer for NVDA"와 같이 기존 지원 기술에 AI를 접목하여 기능을 강화합니다.

브라우저 및 사이트 사용자 정의: "Chrome 확장 기능, Arc Boosts" 등을 통해 사용자가 AI의 도움을 받아 웹사이트를 맞춤 설정할 수 있습니다.

웹사이트 변환: "伝えるウェブ, Uniiy"와 같이 웹사이트 자체를 AI가 변환하여 접근성을 높이는 방식도 존재합니다.

2. AI를 통한 정보 형식 및 세분화 변환:

AI는 정보 습득의 선택지를 크게 확장합니다.

"YouTube 문자 변환 → 요약 → 뉴스 기사화"

"Deep Research를 통한 웹 검색 및 요약"

"텍스트 ⇔ 일러스트 또는 기사 ⇔ 슬라이드 상호 변환"

"NotebookLM을 통한 챗봇화 또는 Podcast화"

"Suno AI로 노래로 만들기"

인지 및 학습 장애가 있는 사람들을 위한 콘텐츠 활용 (Making Content Usable for People with Cognitive and Learning Disabilities).

이는 기존에는 접근하기 어려웠던 정보에 대한 새로운 통로를 제공합니다.

3. AI 이전과 이후의 접근성 패러다임 변화:

AI 이전: "제공자 측이 원본(원본)을 접근성 있게 만들고, 열람자 측은 그것을 '자율적으로' 읽는다. 그 리터러시를 높인다. 만드는 쪽의 책임과, 사용하는 쪽의 노력으로 이루어져 있었다."

AI 이후: "열람자 측이 AI 변환・요약・재구성을 통해 접근 가능하게 된다. AI의 제안을 기반으로 이용할 수 있게 된다 = 불필요한 노력의 절감. '저품질 사이트라도 접근할 수 있는 대항 수단'이 늘어난다."

AI의 개입으로 인해 "정보에 대한 접근 자체는 가능해지는" 상황이 늘어날 수 있으며, 이는 바람직한 변화입니다. 그러나 이는 원본 콘텐츠의 접근성 책임이 후퇴할 수 있다는 우려를 낳습니다.

4. AI 가속화에 대한 의문점과 반론:

원본의 접근성 불필요론에 대한 경계: Jakob Nielsen과 같은 전문가들이 "Hello AI Agents: Goodbye UI Design", "RIP Accessibility", "Accessibility Has Failed: Try Generative UI = Individualized UX" 등의 주장을 통해 AI가 UI 디자인과 접근성을 대체할 것이라고 언급하는 것에 대해 경계합니다.

AI 에이전트만의 세계는 오히려 불편할 수 있다:사용자는 단순히 목적 달성뿐 아니라 "거기에 도달하는 과정에 의미가 있는 경우"도 있습니다.

"검색 결과를 보고, 자신이 찾던 것과는 다르지만, 거기에서 영감을 받아 옆길로 새는" 등의 자율적인 탐색이 필요합니다.

직접 조작하며 피드백을 통해 사고를 정립하는 과정이 중요합니다.

"원본이 없다 = 의도가 없다." AI가 아무리 잘 인식하고 변환해도, 제공자의 의도는 원본에만 담길 수 있습니다. "원본의 일차 정보가 AI에 전달되지 않으면, AI도 학습할 수 없다."

5. 지향해야 할 접근성의 미래:

자율형 접근과 제안형 접근의 병존:"원본에 자율적으로 접근할 수 있는" 것과 "AI 변환이나 제안을 바탕으로 접근할 수 있는" 것.

이 두 가지 모두가 가능해지는 것이 "선택지 확대"라고 정의합니다.

시점 변화:기존: 제공자 책임, 원본 직접 보기, 스스로 찾고 생각하기, 브라우징 지식 필요.

AI 확장: 열람자가 변환/재구성, 요약/변환 보기, AI 제안 선택, AI가 추정/변환/지원.

지향점: 양자 병존, 원본 접근 + 변환 가능, 자율형 유지 + AI 보조 제안, 자율 학습으로의 가교 설계.

6. '만드는 것'에 대한 접근성 (생성 AI의 역할):

"생성 AI를 활용한 야생의 접근성"이라는 표현처럼, AI를 통해 접근성을 높이는 도구를 "스스로 만들 수 있는" 선택지가 나타나고 있습니다.

AI를 사용하여 AI 도구를 만들 수 있으며, 개념 검증도 가능합니다.

접근성 향상에 필요한 자료 또한 AI로 더 쉽게 만들 수 있게 됩니다.

7. 미래를 어떻게 만들어갈 것인가:

연구 개발 방향성:

원본의 접근성 향상: "머신 리더빌리티는 자율적 접근과 AI 에이전트 모두에 필요하다 (기존대로)."

올바른 마크업이 높은 자동 조작 가능성으로 이어질 가능성이 있습니다.

AI로 접근성 있게 제작할 수 있다면 비용 효율성이 높아질 가능성이 있습니다.

"자세히 알지 못하는 시작" 단계에서도 AI와 함께 일정 품질을 달성할 수 있는지에 대한 도전이 필요합니다.

구체적인 계획: 접근성 체크 및 개선 자동화 범위 확장, 노코드 툴의 접근성 향상 툴화, 기존 아웃풋을 모은 '접근성 봇(가칭)' 공개, '접근성 설계'에 대한 서적 출판 및 봇 지식 기반화.

자율적 접근성 보장: 사용자에게 바람직한 접근 방식이 무엇인지, 자율형과 제안형의 균형이 무엇인지 탐구합니다. (예: Uniiy와 같은 오버레이의 역할)

사용자 이해의 폭 확대: "Nothing about us without us"라는 원칙에 따라, "모르는 것은 디자인할 수 없다"는 인식 하에 사용자 리서치를 통해 접근성 관점에서 "열람자의 목소리를 받아들일 수 있는 창구"를 넓히고자 합니다.

기타 접근 방식:

AI 기반의 '정보 형식 및 세분화 변환' 기능을 일반 도구로 상용화.

AI 기반 제작 도구 사용 시의 접근성 향상 사례 공유.

AI를 활용하여 접근성 관련 기사 및 짧은 동영상 다량 제작.

장애인 당사자의 접근 상황을 AI에 학습시키는 (웹에 정보를 공개하는) 노력.

결론:

AI가 접근성을 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 원본 콘텐츠의 중요성과 사용자의 자율적인 접근 권리를 간과해서는 안 된다는 점을 강조합니다. AI는 접근성을 향상시키는 강력한 도구이자, 사용자 경험을 맞춤화하고 확장하는 수단이 될 수 있습니다. 그러나 궁극적으로는 "원본의 접근성"과 "AI를 통한 변환 및 제안"이 균형을 이루어, 사용자가 정보에 더욱 풍부하고 다양한 방식으로 접근할 수 있는 미래를 만들어나가야 함을 역설합니다.