Parham Aarabi发现，一般来说，色盲用户点击单色图像的可能性要高出30%
电气和计算机工程副教授帕勒姆·阿拉比（Parham Aarabi）建立了一个人工智能模型，该模型可以模拟用户如何与电子商务网站上的图像进行交互，包括那些患有色盲的人（马修·蒂尔尼（Matthew Tierney）摄）
多伦多大学（University of Toronto）研究员帕勒姆·阿拉比（Parham Aarabi）创建了一个人工智能模型，该模型可以模仿用户浏览电子商务网站的方式，并且可能能够帮助零售商针对色盲和其他疾病的人优化他们的网站。
这款名为 PRE 的 AI 生成工具可以让虚拟用户浏览、在页面上暂停、将商品添加到购物车并点击打折商品。
虽然该工具显示用户倾向于被彩色图像所吸引，但Aarabi还想看看那些经历完全和部分色盲的人会如何反应。
“大约8%到10%的人口患有色盲，”应用科学与工程学院Edward S. Rogers Sr.电气和计算机工程系副教授Aarabi说。“眼睛可以通过多种方式混淆颜色，通常在红色和绿色之间或蓝色和黄色之间。
“我想看看这会如何影响网络导航。
阿拉比做了一个实验。他修改了一个零售服装网站，以模拟它对患有或感知红光能力下降的人的看法。人们可能会把它想象成应用滤镜或镜头，然后阿拉比对其进行修改，以近似于其他八种颜色缺陷的变化。
对于每个变体，Aarabi 都与 AI 虚拟用户启动了 100 万次导航会话，并跟踪了图像点击率。他发现，一般来说，色盲者点击单色图像的可能性比色盲用户高30%。研究结果将在今年夏天举行的第46届IEEE医学与生物学工程学会国际年会上发表。
屏幕截图显示了 Aarabi 测试网站的所有九个版本，每个版本都经过过滤以模拟色盲的变化。右下角的版本是弱原生性，或感知红光的能力降低（图片来自Parham Aarabi）
Aarabi指出，网站设计师所依赖的色彩推动因素并不能转化为每个人。
“当人们设计网站或展示产品时，他们需要认识到8%的人口不会受到影响。您需要添加更好的描述和更多的文本信息，以指导用户完成购物过程。
Aarabi认为这项研究是可以从PRE中受益的众多研究之一，PRE的神经网络花了两年时间用来自110,000个真实用户会话的数据进行训练。
“为了衡量其准确性，我们建立了一个样本站点，并预测了 AI 虚拟用户将采取哪些行动——将添加到购物车的百分比是多少，购买特定产品的百分比等等——并且还与人们一起对网站进行了测试，”Aarabi 说。“PRE 在 90% 的时间内都能正确地模仿人类用户的行为。”
使用 AI 虚拟用户进行研究有好处。人们可以更快、更大规模地运行实验，并且可以根据需要重新创建任意数量的会话。例如，人工智能模型消除了定位和协调数千名自愿色盲参与者的需要。
Aarabi 计划使用 PRE 来测试其他无障碍障碍，例如阅读障碍或运动障碍。他的长期目标是为公司提供审计服务，使他们能够在发布之前或之后测试网页设计对用户的影响。
这些目标是Aarabi研究工作的一部分，旨在减轻对AI的负面影响。
“即使在科技界，也有很多人担心人工智能会以某种方式接管或取代我们，”他说。“如果我们能以某种方式让人工智能更像人类，建立一些同理心，并让它反映人类的反应，我们就可以消除一些担忧。
电气与计算机工程系主任Deepa Kundur教授说：“Aarabi教授一直是人工智能应用的先驱，从过去的研究警告训练数据集中的偏见，到当前的项目，该项目利用人工智能的优势来解决可访问性问题。“Parham 带来了一种有价值的、具有前瞻性的方法来利用人工智能取得积极成果。”
