إمكانية الوصول في الذكاء الاصطناعي: دليل عملي إلى الاستخدامات والأدوات والقيود

تشير إمكانية الوصول بالذكاء الاصطناعي إلى استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لمساعدة الأشخاص ذوي الإعاقة على القراءة والسمع والتحدث والتنقل في المحتوى الرقمي، وإلى ضمان أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي نفسها سهلة الوصول.

يتناول هذا الدليل ما يقدمه الذكاء الاصطناعي لاحتياجات الوصول المختلفة، وأفضل الممارسات لاستخدامه في جعل المحتوى الرقمي سهل الوصول، وكيفية التحقق من النتائج، وكيفية معرفة ما إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي نفسها سهلة الوصول، والجوانب التي لا يزال فيها الذكاء الاصطناعي قاصرًا في مجال إمكانية الوصول.

ما المقصود بإمكانية الوصول بالذكاء الاصطناعي؟

تعني إمكانية الوصول بالذكاء الاصطناعي أمرين: الذكاء الاصطناعي من أجل إمكانية الوصول، وإمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي.

يتعلق الذكاء الاصطناعي من أجل إمكانية الوصول باستخدام الذكاء الاصطناعي لجعل المحتوى في متناول المستخدمين ذوي الإعاقة وصعوبات التعلم.

تساعد أدوات إمكانية الوصول المدعومة بالذكاء الاصطناعي المستخدمين على الاطلاع على محتوى كان سيظل بعيدًا عن متناولهم، وإنجاز مهام كانت ستكون بالغة الصعوبة، أو مستحيلة تمامًا.

على سبيل المثال، تتيح أدوات تحويل النص إلى كلام للمكفوفين «قراءة» النصوص المكتوبة، بينما يسهّل الإملاء الصوتي والتنبؤ بالكلمات على المصابين بعسر القراءة التواصل كتابيًا. وبذلك تعوّض هذه الأدوات بعض العقبات التي يواجهونها في حياتهم الشخصية أو التعليمية أو المهنية.

تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا على إنشاء محتوى سهل الوصول، مثل النص البديل للصور للقرّاء المكفوفين، أو الترجمة النصية لمقاطع الفيديو للمشاهدين الصم وضعاف السمع.

عندما نتحدث عن إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي، فإننا نقصد مدى سهولة الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي نفسها. على سبيل المثال، هل يستطيع شخص محدود البراعة في استخدام يديه التحكم فيها باستخدام لوحة المفاتيح أو الصوت فقط، وهل جميع الحقول والأزرار مُعنونة بوضوح لقارئات الشاشة.

كيف يدعم الذكاء الاصطناعي الأشخاص ذوي الإعاقة

تستخدم التقنيات المساعدة الذكاء الاصطناعي منذ سنوات، في التعرف الضوئي على الحروف (OCR) والتعرف على الكلام وأدوات تحويل النص إلى كلام التي تساعد المستخدمين ذوي الإعاقة وصعوبات التعلم.

ويضيف الذكاء الاصطناعي التوليدي طبقة جديدة، إذ يُنشئ مواد جديدة، مثل أوصاف الصور أو الملخصات أو الترجمات النصية.

إليك كيف يدعم الذكاء الاصطناعي احتياجات الوصول المختلفة، من الإعاقة البصرية إلى الإعاقات الإدراكية، وأين يُخفق:

كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين إمكانية الوصول إلى محتواك

تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي صنّاع المحتوى والناشرين على تلبية معايير إمكانية الوصول المنصوص عليها في إرشادات إمكانية الوصول إلى محتوى الويب (WCAG). إذ يمكنها صياغة مسودات النص البديل والترجمات النصية والوصف الصوتي، وتحويل المقالات إلى صوت، وإعادة كتابة النصوص المعقدة بلغة مبسطة.

اكتب نصًا بديلًا للصور والمخططات والرسوم المعلوماتية

استخدم مساعد ذكاء اصطناعي، مثل Perplexity، لصياغة مسودة النص البديل (alt text) للصور والمخططات والرسوم المعلوماتية. تقرأ قارئات الشاشة النص البديل بصوت عالٍ، لذا فإن الوصف الجيد يمنح القرّاء المكفوفين وضعاف البصر المعلومات التي يحملها الرسم.

إليك مثالًا على نص بديل مع وصف أطول أنشأه Perplexity لمخطط شريطي:

تكبير

وإليك الموجّه:

اكتب نصًا بديلًا لهذا المخطط: جملة أو جملتان توضحان ما يعرضه وأهم استنتاج منه. ثم اكتب وصفًا أطول يغطي كل اتجاه وقيمة وتسمية ونقطة بيانات، بتفصيل كافٍ يجعل من لا يستطيع رؤية المخطط يفهمه تمامًا من الوصف وحده. وأخيرًا، اذكر كل ما لم تتمكن من قراءته بوضوح أو لست متأكدًا منه، حتى أتمكن من التحقق منه مقابل بيانات المصدر.

عند كتابة النص البديل للعناصر المرئية:

• قدّم للعناصر المرئية نسخة قصيرة وأخرى طويلة: اكتب نصًا بديلًا من جملة واحدة، إلى جانب البيانات أو وصف أطول.
• اكتب بما يخدم الغرض: تشترط WCAG أن يؤدي البديل النصي الغرض نفسه الذي تؤديه الصورة. ولتحقيق ذلك، قد تحتاج مساعدات الذكاء الاصطناعي إلى فهم سبب وجود الصورة في النص، لذا قدّم سياقًا إضافيًا، مثل نص المقالة.
• تحقّق من كل قيمة: قارن كل رقم في الوصف ببيانات المصدر، لا سيما التسميات والأرقام الصغيرة، تحسبًا لأن يُخطئ الذكاء الاصطناعي في قراءتها.
• ميّز الصور الزخرفية بوصفها كذلك: امنح الصور الزخرفية البحتة سمة alt فارغة (alt="")، حتى تتخطاها قارئات الشاشة. (لا يُجدي حذف السمة، لأن بعض قارئات الشاشة تنطق حينها اسم الملف، كما يوضح البرنامج التعليمي للصور من W3C.)

أنشئ ترجمات نصية لمقاطع الفيديو ونصوصًا مكتوبة للتسجيلات الصوتية

تقبل كثير من مساعدات الذكاء الاصطناعي الآن الملفات الصوتية وملفات الفيديو وتحوّلها إلى نص مكتوب.

تجعل الترجمات النصية والنصوص المكتوبة المحتوى المنطوق متاحًا لمن لا يستطيعون سماعه. إذ يعتمد المشاهدون الصم وضعاف السمع على الترجمات النصية لمتابعة مقاطع الفيديو، وعلى النصوص المكتوبة للبودكاست أو المكالمات المسجلة. كما تفيد كل من يفضّل قراءة المحتوى أو البحث فيه بدلًا من الاستماع إليه.

يستطيع Perplexity ومساعدات الذكاء الاصطناعي الأخرى تحويل ملفات الفيديو والصوت إلى نص مكتوب وتحديد من قال ماذا، لكن أدوات التفريغ النصي والترجمة النصية المخصصة تُسرّع العملية. على سبيل المثال، يُفرّغ Otter.ai وSembly AI الملفات الصوتية والاجتماعات نصيًا ويحددان المتحدث، بينما تُنشئ أدوات تحرير الفيديو مثل Descript وTella الترجمات النصية تلقائيًا.

تغطي معايير الترجمة النصية في WCAG (1.2.2 للفيديو المسجل و1.2.4 للفيديو المباشر) الحوار، وهوية المتحدث، والمؤثرات الصوتية ذات الدلالة، لذا تأكد من أن الترجمات النصية تتضمن أيضًا تبدّل المتحدثين والأصوات مثل الضحك

كثيرًا ما تُخطئ أدوات الذكاء الاصطناعي في الأسماء أو مصطلحات المنتجات، لذا شارك مع مساعد الذكاء الاصطناعي مسردًا بالأسماء والمصطلحات الواردة في التسجيل، وأضف تلك المصطلحات إلى أي مفردات مخصصة توفرها أداة الترجمة النصية أو التفريغ النصي التي تستخدمها.

أضف وصفًا صوتيًا إلى مقاطع الفيديو

يُخبر الوصف الصوتي، وهو متطلب من المستوى AA للفيديو المسجل (WCAG 1.2.5)، الأشخاص الذين لا يستطيعون الرؤية بما يحدث ولا ينقله شريط الصوت، مثل الأفعال، وتغيّر المشاهد، وتعابير الوجه، أو النصوص المعروضة على الشاشة.

كتابة الأوصاف يدويًا عملية بطيئة، لذا أصبحت أدوات مخصصة مثل Verbit أو 3Play Media أو ScreenPal تستخدم الذكاء الاصطناعي لصياغة مسوداتها وتحويلها إلى صوت.

لا تزال المسودات التي يُعدّها الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى محرر بشري. ففي دراسة أُجريت عام 2025 بتكليف من RNIB ونفذتها جامعة سري، كانت الأوصاف التي أنشأها الذكاء الاصطناعي لبرامج BBC «تفتقر في كثير من الأحيان إلى الدقة والتماسك والوعي بالسياق»، وأخطأت في تحديد الشخصيات.

عند تحرير الأوصاف، اقتصر فيها على ما يحتاجه المشاهدون لمتابعة الفيديو، وضعها في فترات التوقف الطبيعية في الحوار.

أعد كتابة المحتوى المكتوب المعقد بلغة مبسطة

تعيد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي كتابة النصوص واختصارها وإعادة هيكلتها وشرحها. ويمكنها تحويل المحتوى المكتوب الكثيف إلى نسخة أوضح للأشخاص الذين لديهم اختلافات إدراكية أو تعلمية أو في الانتباه، مثل عسر القراءة أو اضطراب نقص الانتباه وفرط النشاط (ADHD)، والذين يجدون صعوبة في متابعة الجمل الطويلة والمصطلحات المتخصصة والفقرات الطويلة.

عندما يتطلب النص قدرة على القراءة تفوق مستوى التعليم الثانوي الأدنى، أي نحو تسع سنوات من الدراسة، توصي WCAG بتوفير نسخة أبسط أو محتوى تكميلي (المعيار 3.1.5، المستوى AAA).

إليك نموذجًا لموجّه يمكنك تكييفه لإعادة كتابة مستند:

أعد كتابة [سياسة إجازة الوالدين المرفقة] بلغة مبسطة للموظفين الذين قد يقرؤون الإنجليزية بوصفها لغة ثانية أو لديهم عسر القراءة أو اضطراب نقص الانتباه وفرط النشاط. استهدف مستوى قراءة يستطيع من هم في سن 12 إلى 14 عامًا متابعته. احتفظ بكل [قاعدة أهلية، وموعد نهائي، وعدد أيام، واسم نموذج] تمامًا كما هو مكتوب. استخدم جملًا لا تتجاوز 20 كلمة، وفكرة واحدة في كل جملة. ابدأ بملخص من جملتين [عن المؤهلين وطريقة التقديم]. حوّل عملية [التقديم] إلى خطوات مرقّمة، وأضف عنوانًا قصيرًا قبل كل جزء، واشرح المصطلحات التقنية أو استبدلها، مثل [«الاستحقاق التراكمي»] أو [«الأجر القانوني»]، بين قوسين عند ظهورها لأول مرة. اكتب كل اختصار كاملًا عند أول استخدام له.

قد يُسقط الذكاء الاصطناعي تفاصيل مهمة ويغيّر المعنى دون أن يبدو ذلك خطأً، لذا قارن ناتجه بالأصل، واطلب من شخص مُلمّ بالموضوع التأكد من عدم فقدان أي شيء مهم قبل النشر.

أنشئ نسخًا صوتية من المحتوى المكتوب

تتيح النسخة الصوتية للأشخاص الاستماع إلى مقالة أو مستند، مما يجعلها أيسر وصولًا للأشخاص المصابين بفقدان البصر وذوي صعوبات التعلم المرتبطة بالقراءة والكتابة، مثل عسر القراءة.

تكبير

تحوّل مولّدات الصوت بالذكاء الاصطناعي النص إلى كلام يبدو طبيعيًا. فعلى سبيل المثال، يُنشئ ElevenLabs Audio Native مشغلًا صوتيًا قابلًا للتضمين للمقالات، بينما يحوّل Amazon Polly النص إلى ملفات كلام يمكنك نشرها.

تتيح لك كلتا الأداتين تحديد طريقة نطق الأسماء والاختصارات ومصطلحات المنتجات. تحقّق منها أولًا حتى لا تُربك المستمعين.

عند تضمين النسخة الصوتية في صفحتك، تأكد من أن مشغل الصوت يعمل باستخدام لوحة المفاتيح وأن عناصر التحكم فيه مُعنونة بوضوح. أضف ملخصات قصيرة إلى المواد الطويلة، وحدّث الصوت كلما تغيّر النص.

حسّن إمكانية الوصول إلى موقعك الإلكتروني

تعمل أدوات الفحص الآلي ومساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي معًا بشكل جيد: إذ تكتشف أداة الفحص المشكلات في التعليمات البرمجية لموقعك، ويُصلحها المساعد.

ابدأ بأداة فحص آلي لإمكانية الوصول إلى الويب مثل Axe، التي تختبر الصفحة وفق قواعد ثابتة وتُبرز حالات الإخفاق، مثل ضعف تباين الألوان، والأزرار والروابط التي لا تحمل أسماء، وحقول النماذج التي تفتقر إلى تسميات. ثم قدّم إلى مساعد البرمجة التقرير والتعليمات البرمجية للصفحة، إلى جانب قواعد إمكانية الوصول الواجب اتباعها:

شغّلت أداة فحص آلي لإمكانية الوصول على هذه الصفحة. التقرير والتعليمات البرمجية للصفحة مرفقان. أصلح كل حالة إخفاق بحيث تستوفي الصفحة WCAG 2.2 AA، واشرح كل تغيير في جملة واحدة، واترك التعليمات البرمجية الصحيحة كما هي.

عند إنشاء مواقع جديدة، زوّد مساعد الذكاء الاصطناعي بالقواعد منذ البداية.

في اختبار أجرته Microsoft في مايو 2026 على ثمانية نماذج ذكاء اصطناعي، اجتازت 12% من الصفحات المُنشأة دون تعليمات خاصة بإمكانية الوصول عمليات الفحص الآلي الخاصة به. ورفعت إضافةُ قائمة تحقق من نحو 100 سطر لقواعد البرمجة وفق WCAG 2.2 المتوسطَ إلى 60%. ورفعه تحويلُ تلك الإرشادات إلى مهارة قابلة لإعادة الاستخدام إلى 82%، فيما رفعه السماحُ للنماذج بتشغيل الاختبارات وإصلاح تعليماتها البرمجية بنفسها إلى 86%.

تكبير

لا يكتشف الاختبار الآلي سوى بعض مشكلات إمكانية الوصول، كما يشير تقرير Microsoft، لذا قد تظل الصفحة التي تجتاز كل عمليات الفحص صعبة الاستخدام.

احذر من طبقات إمكانية الوصول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وهي أدوات تُضاف بسطر برمجي واحد وتَعِد بجعل الموقع متوافقًا مع المعايير. ففي يناير 2025، أمرت لجنة التجارة الفيدرالية الأمريكية شركة accessiBe بدفع مليون دولار بسبب ادعاءات بأن أداتها المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قادرة على جعل أي موقع متوافقًا مع WCAG، ويحظر الأمر النهائي الصادر في أبريل 2025 مثل هذه الادعاءات ما لم تمتلك الشركة أدلة تدعمها.

قيود الذكاء الاصطناعي في مجال إمكانية الوصول

يوسّع الذكاء الاصطناعي نطاق الوصول، لكنه ينطوي أيضًا على مخاطر تتعلق بالخصوصية، وقد تكون مخرجاته غير موثوقة ومتحيزة.

مخاوف الخصوصية

يتعامل الذكاء الاصطناعي المساعد مع معلومات حساسة: لقطات الكاميرا للرسائل والمستندات وملصقات الأدوية، وتسجيلات المحادثات، وتفاصيل قد تكشف عن إعاقة.

يعتمد مدى بقاء تلك البيانات خاصة إلى حد كبير على المكان الذي تعالجها فيه الأداة.

فبعض الأدوات، مثل Personal Voice من Apple، تعالج كل شيء على الجهاز، بينما يعتمد بعضها الآخر على السحابة. فعلى سبيل المثال، ترسل ميزة Be My AI من Be My Eyes الصور إلى خوادم مزوّد ذكاء اصطناعي لإنشاء الأوصاف.

ومن المخاوف الرئيسية الأخرى ما إذا كانت الجهة المورّدة تدرّب نماذجها على بيانات المستخدمين.

مشكلات الموثوقية

قد ترتكب أدوات الذكاء الاصطناعي، بما فيها تقنيات إمكانية الوصول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، أخطاءً، وتُلحق هذه الأخطاء ضررًا أكبر بالأشخاص ذوي الإعاقة.

في دراسة يوميات شملت 20 شخصًا من المكفوفين وضعاف البصر، نُشرت عام 2026، تضمنت 22% من الإجابات عن أسئلة المتابعة معلومات خاطئة، وارتفعت النسبة إلى 35% عندما كان الذكاء الاصطناعي يقرأ نصوصًا أو رسومات (ومع ذلك، كانت معظم الأوصاف الأولى التي قدمها الذكاء الاصطناعي دقيقة).

وعندما تقع الأخطاء، فقد تُسبب ضررًا حقيقيًا. ففي استطلاع أجرته المؤسسة الأمريكية للمكفوفين عام 2025، قال 21% من المكفوفين وضعاف البصر الذين يستخدمون ميزة وصف الصور بالذكاء الاصطناعي إن خطأً من الذكاء الاصطناعي ألحق بهم ضررًا، مقارنةً بـ9% من المستخدمين المبصرين. أما بين الصم وضعاف السمع الذين يستخدمون الترجمة النصية بالذكاء الاصطناعي، فقد بلغت النسبة 24%، مقارنةً بـ4% من المستخدمين من غير ذوي الإعاقة.

ويقترح معدّو التقرير سببين: فالمستخدمون ذوو الإعاقة غالبًا لا يستطيعون مقارنة المخرجات بالصورة أو الصوت الأصلي، كما يستخدم بعضهم هذه الأدوات في مواقف أعلى خطورة، مثل قراءة ملصقات الأدوية أو المستندات المالية.

التحيز وبيانات التدريب

قد لا تعمل بعض أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل أدوات التعرف على الكلام، بالكفاءة نفسها مع الأشخاص ذوي الإعاقة، ويعود ذلك جزئيًا إلى محدودية بيانات التدريب

تفيد ورقة بحثية صادرة عام 2024 عن مشروع إمكانية الوصول للكلام (Speech Accessibility Project) بأن أفضل معدلات الخطأ في التعرف على الكلام المصاب بعسر التلفظ انخفضت بين عامي 2008 و2023 بمقدار ثلاثة أضعاف، مقارنةً بخمسة أضعاف للمتحدثين الآخرين. ويذكر معدّوها نقص البيانات بوصفه أحد التفسيرات الرئيسية. وتقول ورقة المتابعة الصادرة عام 2025 عن المشروع إن الفجوة تعود جزئيًا إلى نقص البيانات.

لكن البيانات ليست المشكلة كلها، فالأمر يتعلق أيضًا بطريقة عمل النماذج.

في كلمتها الرئيسية في ندوة W3C البحثية حول الذكاء الاصطناعي وإمكانية الوصول لعام 2023، رأت يوتا تريفيرانوس (Jutta Treviranus) من مركز أبحاث التصميم الشامل (Inclusive Design Research Centre) أن أنظمة الذكاء الاصطناعي دقيقة بالنسبة للأشخاص القريبين من المتوسط، وتُخفق مع الأبعد عنه.

في مقال نُشر عام 2024، أضافت أن زيادة عدد الأشخاص ذوي الإعاقة في بيانات التدريب لا تحل المشكلة، لأن النموذج لا يزال يميل إلى المتوسط: «حتى لو حققنا تمثيلًا نسبيًا كاملًا وعادلًا للأشخاص ذوي الإعاقة في بيانات التدريب، فستظل الآلة تنحاز إلى ما هو متوسط إحصائيًا».

كيف تختار أدوات ذكاء اصطناعي تراعي إمكانية الوصول

عند طرح أداة ذكاء اصطناعي في مؤسسة ما، يجب أن تعمل لصالح الجميع، بمن فيهم الأفراد ذوو الإعاقة أو صعوبات التعلم.

تكبير

قبل الالتزام بأي أداة، تحقق من أنها تستوفي هذه المعايير:

• عناصر تحكم مُسمّاة: لكل زر وحقل اسم يمكن للتقنيات المساعدة قراءته، ويوضح هذا الاسم وظيفة عنصر التحكم: «إرسال» وليس «زر» (WCAG 4.1.2 و1.1.1).
• تشغيل كامل باستخدام لوحة المفاتيح: يمكنك كتابة طلب وإرساله، والتنقل بين الردود، ونسخها باستخدام لوحة المفاتيح فقط، مع مؤشر تركيز مرئي يوضح موضعك (WCAG 2.1.1 و2.4.7).
• رسائل حالة يُعلَن عنها: تصل رسائل مثل «جارٍ إنشاء الإجابة…» إلى قارئ الشاشة دون نقل التركيز (WCAG 4.1.3).
• مخرجات منظمة وقابلة للنسخ: تستخدم الردود عناوين وقوائم حقيقية وتحتفظ بتنسيقها عند نسخها، ويمكنك طلب نص عادي.
• الوقت: إذا انتهت مهلة الجلسة، يمكنك إيقاف الحد الزمني، أو تمديده إلى عشرة أضعاف المدة الافتراضية على الأقل، أو تلقّي تحذير يمنحك 20 ثانية على الأقل لتمديده (WCAG 2.2.1).
• التكبير: عند التكبير بنسبة 400% (منفذ عرض بعرض 320 بكسل)، يُعاد تدفق المحتوى في عمود واحد حتى لا تضطر إلى التمرير أفقيًا لقراءته (WCAG 1.4.10).
• التوافق مع التقنيات المساعدة الخاصة بكل شخص: تدعم الأداة برامج قراءة الشاشة والإعدادات التابعة لجهات خارجية بدلًا من استبدالها بميزات مدمجة. هذا ليس أحد معايير WCAG، لكنه يحدد ما إذا كان بإمكان المستخدمين الاحتفاظ بالإعداد الذي اعتادوا عليه.
• تباين مقروء: يحقق النص في مربع إدخال الطلب، بما في ذلك النص النائب، وفي الردود نسبة تباين تبلغ 4.5:1 (WCAG 1.4.3).
• أخطاء يمكن التعرف عليها: عند فشل رفع ملف أو رفض طلب، تُبلغ الأداة بذلك نصيًا، وليس فقط عبر تغيير اللون أو عرض أيقونة (WCAG 3.3.1).

ينشر كثير من المورّدين تقرير التوافق مع إمكانية الوصول (ACR)، وهو نسخة مكتملة من نموذج إمكانية الوصول الطوعي للمنتجات (VPAT) الصادر عن مجلس صناعة تكنولوجيا المعلومات. ويقيّم التقرير المنتج وفق كل معيار من معايير إمكانية الوصول، مما يجعله وسيلة مفيدة لمقارنة الأدوات قبل تجربتها.

الأسئلة الشائعة حول إمكانية الوصول في الذكاء الاصطناعي

ما أمثلة التقنيات المساعدة؟

من الأمثلة الشائعة على التقنيات المساعدة: برامج قراءة الشاشة، وأدوات الترجمة النصية المصاحبة والتفريغ النصي، والتعرف على الكلام والتحكم الصوتي، وأجهزة التواصل المعزِّز والبديل (AAC)، والوصول عبر المفاتيح التبديلية أو لوحات المفاتيح البديلة. ويشغّل الذكاء الاصطناعي الآن كثيرًا منها، لا سيما الترجمة النصية المصاحبة والتعرف على الكلام ووصف الصور.

هل الالتزام بـ WCAG مطلوب قانونيًا؟

WCAG بحد ذاتها معيار صادر عن W3C وليست قانونًا، لكن القوانين تستند إليها أو تفرض متطلبات مماثلة.

على سبيل المثال، في الولايات المتحدة، تُلزم قاعدة وزارة العدل بموجب الباب الثاني من قانون ADA حكومات الولايات والحكومات المحلية بأن يستوفي محتوى الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة الخاصة بها المستوى AA من WCAG 2.1 بحلول 26 أبريل 2027 للحكومات التي تخدم 50,000 شخص أو أكثر، وبحلول 26 أبريل 2028 للحكومات الأصغر والمناطق الخاصة. أما الوكالات الفيدرالية فتتبع القسم 508، الذي تتضمن معاييره WCAG 2.0.

في الاتحاد الأوروبي، لا يشير قانون إمكانية الوصول الأوروبي، الذي ينطبق على منتجات وخدمات مثل التجارة الإلكترونية والخدمات المصرفية للأفراد والكتب الإلكترونية، إلى WCAG مباشرةً. ومن الناحية العملية، تستخدم معظم المؤسسات WCAG والمعيار الأوروبي EN 301 549 للامتثال له، ويعتمد إصدار 2026 من EN 301 549 على WCAG 2.2.

ما المبادئ الأربعة لإمكانية الوصول؟

تنظّم WCAG إرشاداتها ضمن أربعة مبادئ: قابلية الإدراك، وقابلية التشغيل، وقابلية الفهم، والمتانة. وتندرج إرشادات WCAG البالغ عددها 13 ضمن هذه المبادئ الأربعة، ويتضمن كل إرشاد معايير نجاح قابلة للاختبار تستند إليها عمليات التدقيق.