Czy AI wspierająca dostępność musi znać Twoją diagnozę?

Czy AI wspierająca dostępność musi znać Twoją diagnozę?

Systemy sztucznej inteligencji mogą dostosowywać sposób komunikacji i obsługi interfejsu do indywidualnych potrzeb. Nie muszą jednak znać diagnozy ani rozpoznawać niepełnosprawności użytkownika. Problem pojawia się wtedy, gdy ustawienia dostępności i sposób korzystania z usługi stają się podstawą do wnioskowania o stanie zdrowia. Gdzie kończy się pomocna personalizacja, a zaczyna nieuzasadnione profilowanie?

Osoba korzystająca z chatbota na stronie urzędu wybiera krótsze odpowiedzi i prosi o przedstawianie instrukcji krok po kroku. System może uwzględnić te preferencje bez ustalania, czy użytkownik ma ADHD, trudności poznawcze, czy po prostu woli taki sposób komunikacji. Podobnie czytnik ekranu powinien współpracować z interfejsem niezależnie od tego, czy osoba korzystająca z niego jest niewidoma.

Z perspektywy dostępności najważniejsze jest to, czego użytkownik potrzebuje, a nie dlaczego tego potrzebuje. Z pozoru proste rozróżnienie staje się jednak bardziej skomplikowane, gdy system zaczyna analizować zachowanie człowieka i samodzielnie przypisywać mu określone cechy.

Potrzeba funkcjonalna to nie diagnoza

W projektowaniu dostępności cyfrowej warto oddzielić informację o potrzebie funkcjonalnej od informacji o jej przyczynie. Pierwsza umożliwia odpowiednie dostosowanie usługi. Druga może ujawniać stan zdrowia lub inne okoliczności, których znajomość nie jest konieczna do wykonania zadania.

Instrukcja „Przekazuj wszystkie informacje tekstowo i nie opieraj interakcji wyłącznie na obrazie” pozwala przygotować odpowiedź dostępną dla osoby niewidomej, ale także dla każdego, kto preferuje taką formę. Polecenie „Pokazuj jeden krok naraz” może pomóc osobie z ADHD, użytkownikowi przeciążonemu informacjami albo komuś, kto wykonuje skomplikowaną czynność po raz pierwszy.

Przypisywanie potrzeb na podstawie diagnozy może prowadzić do stereotypowego traktowania użytkowników. Osoby z taką samą niepełnosprawnością nie muszą korzystać z identycznych rozwiązań, a ich preferencje mogą zmieniać się zależnie od sytuacji. Dlatego system powinien przede wszystkim reagować na konkretne potrzeby, zamiast zakładać je na podstawie przypisanej kategorii.

Nie oznacza to jednak, że zastąpienie diagnoz preferencjami całkowicie rozwiązuje problem prywatności. Niektóre ustawienia, szczególnie analizowane łącznie, mogą pośrednio ujawniać informacje o zdrowiu.

Czy ustawienia dostępności mogą być danymi dotyczącymi zdrowia?

Art. 9 RODO obejmuje szczególną ochroną między innymi dane dotyczące zdrowia. Ich zakres wyjaśniają art. 4 pkt 15 i motyw 35 rozporządzenia. Ochrona nie ogranicza się do dokumentacji medycznej ani informacji o diagnozie przekazanych bezpośrednio przez użytkownika.

Samo zwiększenie czcionki nie oznacza, że ktoś ma problemy ze wzrokiem. Jednak zestawienie tej preferencji z korzystaniem z powiększenia ekranu, określonym sposobem nawigacji i historią interakcji może posłużyć do wywnioskowania trudności wzrokowych. W takim przypadku znaczenie ma nie tylko rodzaj zebranych informacji, ale również to, jakie wnioski system z nich wyprowadza i do czego je wykorzystuje.

Szeroką interpretację szczególnych kategorii danych potwierdza orzecznictwo Trybunału Sprawiedliwości Unii Europejskiej. W sprawie C-184/20 Trybunał wskazał, że dane mogą ujawniać chronione cechy również pośrednio, poprzez dedukcję lub zestawienie informacji. Podobne znaczenie mają wyroki C-252/21 Meta Platforms przeciwko Bundeskartellamt oraz C-21/23 Lindenapotheke, w którym analizowano kwalifikację informacji o zamówieniach produktów leczniczych jako danych dotyczących zdrowia.

Nie oznacza to, że każda preferencja powiązana statystycznie z niepełnosprawnością automatycznie podlega art. 9 RODO. Jeżeli jednak administrator wykorzystuje zachowanie użytkownika do tworzenia profilu ujawniającego jego przewidywany stan zdrowia, musi uwzględnić szczególną ochronę takich informacji. Błędne przewidywanie również może prowadzić do niekorzystnego traktowania osoby, której zostało przypisane.

Fingerprinting i wykrywanie technologii asystujących

Tworzenie odcisku cyfrowego (fingerprinting) polega na łączeniu informacji o urządzeniu, przeglądarce i zachowaniu użytkownika w sposób umożliwiający jego rozpoznawanie. Poszczególne dane mogą wydawać się nieistotne, ale ich kombinacja bywa wystarczająco charakterystyczna, aby identyfikować urządzenie bez tradycyjnych plików cookie.

Znaczenie mają również ustawienia dostępności, takie jak ograniczenie animacji, preferencje kontrastu czy kolorystyki. Część z nich jest udostępniana stronom przez standardowe mechanizmy przeglądarki, między innymi zapytania medialne CSS. Pozwala to automatycznie dostosować wygląd strony, ale może także zwiększać możliwości fingerprintingu.

Jeszcze większe wątpliwości budzi próba rozpoznawania korzystania z technologii asystujących. Informacja o używaniu czytnika ekranu może pośrednio wskazywać na niepełnosprawność, chociaż nie pozwala jej jednoznacznie ustalić. Poprawnie zbudowana strona nie musi wykrywać czytnika, aby udostępniać odpowiednią strukturę nagłówków, etykiety formularzy i komunikaty o błędach.

Temat ten poruszono podczas sesji „Accessibility and Privacy” na konferencji W3C TPAC 2026. Dyskutowano o konflikcie między rozwojem adaptacyjnych funkcji dostępności a ryzykiem fingerprintingu i ujawniania korzystania z technologii asystujących. Spotkanie nie ustanowiło nowego standardu, ale pokazało istotny problem: rozwiązania poprawiające dostępność mogą jednocześnie zwiększać zakres informacji ujawnianych o użytkowniku.

Personalizacja lokalna: mniej danych przekazywanych na zewnątrz

Jednym z możliwych rozwiązań jest przetwarzanie preferencji bezpośrednio na urządzeniu użytkownika. Przeglądarka mogłaby samodzielnie dostosowywać sposób prezentowania treści, zamiast przekazywać każdej odwiedzanej stronie informacje o indywidualnych potrzebach.

Takie podejście było przedmiotem sesji W3C „The Browser as Universal Interpreter” podczas TPAC 2026. Rozważano wykorzystanie przeglądarki, lokalnych modeli AI i struktury dokumentu do adaptowania interfejsów zgodnie z możliwościami oraz preferencjami użytkownika.

Przykładowo przeglądarka mogłaby przedstawić złożony formularz w kolejnych etapach, zachowując etykiety, instrukcje i komunikaty o błędach. Serwer nie musiałby otrzymywać informacji o przyczynie zastosowania takiego trybu, a przy w pełni lokalnym przekształceniu mógłby nawet nie otrzymywać informacji o jego uruchomieniu.

Rozwiązanie wymaga jednak poprawnej struktury strony. Model AI nie zagwarantuje właściwej adaptacji formularza pozbawionego etykiet lub zawierającego niejednoznaczne komunikaty. Lokalność również nie oznacza automatycznie pełnej prywatności, ponieważ rozszerzenia przeglądarki i aplikacje mogą nadal przesyłać informacje do zewnętrznych usług.

Trzeba pamiętać także o przepisach dotyczących urządzeń końcowych. Art. 5 ust. 3 dyrektywy ePrivacy i art. 399 polskiego Prawa komunikacji elektronicznej regulują zapisywanie oraz odczytywanie informacji na urządzeniu użytkownika. Przewidziano między innymi wyjątek dotyczący czynności niezbędnych do świadczenia usługi wyraźnie zażądanej przez użytkownika. Może on mieć zastosowanie do zapamiętywania wybranych ustawień dostępności, ale nie uzasadnia automatycznie ich wykorzystywania do śledzenia lub profilowania.

Czy system AI powinien sam rozpoznawać niepełnosprawność?

Modele AI mogą analizować styl wypowiedzi, historię interakcji i sposób korzystania z funkcji, aby przewidywać cechy użytkownika. Osoba prosząca o uproszczenie tekstu może zostać błędnie zaklasyfikowana jako mająca trudności poznawcze, a korzystanie z dyktowania głosowego może zostać powiązane z ograniczeniami sprawności ruchowej.

Problem nie dotyczy wyłącznie trafności przewidywań. Jeżeli system zapisuje takie klasyfikacje i wykorzystuje je w kolejnych interakcjach, użytkownik może być traktowany według cechy, której nigdy nie zadeklarował. Taki profil może również stać się źródłem dalszego przetwarzania danych dotyczących zdrowia.

Podczas spotkania W3C „What is good AI training, from an accessibility perspective?” z 28 października 2026 r. omawiano między innymi niewłaściwą reprezentację osób z niepełnosprawnościami w danych i wynikach modeli oraz konieczność wyraźnego komunikowania niektórych potrzeb, aby uzyskać dostępne odpowiedzi.

Powstaje jednak kontrargument: nie każdy użytkownik potrafi lub chce samodzielnie konfigurować ustawienia. Automatyczne proponowanie ułatwień może więc poprawiać dostępność. Właściwym rozwiązaniem jest umożliwienie takiej adaptacji bez wymagania diagnozy i bez utrwalania niepotrzebnych hipotez o zdrowiu. Przykładowo chatbot może zaproponować krótsze odpowiedzi na czas bieżącej sesji, pozostawiając decyzję użytkownikowi.

Gdy personalizacja zaczyna wpływać na decyzje

Istnieje zasadnicza różnica między zmianą sposobu prezentowania informacji a podejmowaniem decyzji dotyczących użytkownika. Powiększenie tekstu, wyłączenie animacji czy przedstawienie instrukcji etapami nie jest tym samym co automatyczne ograniczenie dostępu do świadczenia albo skierowanie osoby do mniej korzystnego kanału obsługi.

Art. 22 ust. 1 RODO dotyczy decyzji opartych wyłącznie na zautomatyzowanym przetwarzaniu, w tym profilowaniu, które wywołują skutki prawne lub w podobny sposób istotnie wpływają na osobę. Nie każda personalizacja spełnia te warunki. Jeżeli jednak przewidywana niepełnosprawność staje się podstawą takiej decyzji, mogą pojawić się dodatkowe ograniczenia prawne.

Szczególne znaczenie ma art. 22 ust. 4 RODO. Decyzje objęte przewidzianymi w przepisie wyjątkami nie mogą opierać się na szczególnych kategoriach danych, chyba że spełnione są odpowiednie przesłanki z art. 9 ust. 2 lit. a lub g, związane z wyraźną zgodą albo ważnym interesem publicznym, oraz zastosowano właściwe zabezpieczenia.

Również AI Act wprowadza ograniczenia dotyczące wykorzystywania cech użytkowników. Art. 5 ust. 1 lit. b zakazuje określonych praktyk AI wykorzystujących podatność wynikającą między innymi z niepełnosprawności, jeżeli prowadzą lub mogą z uzasadnionym prawdopodobieństwem prowadzić do znaczącej szkody poprzez istotne zniekształcenie zachowania. Nie jest to zakaz dostosowywania interfejsów do potrzeb osób z niepełnosprawnościami, lecz zakaz określonych form wykorzystywania ich podatności. Inne zakazy z art. 5 dotyczą wybranych zastosowań rozpoznawania emocji i kategoryzacji biometrycznej, ale nie stanowią ogólnego zakazu wnioskowania o niepełnosprawności.

Dodatkowym zagrożeniem są zmienne zastępcze (proxy variables). Jak wskazuje brytyjski organ ochrony danych ICO, modele mogą odtwarzać zależności dotyczące chronionych cech, nawet gdy usunięto je bezpośrednio z danych. Wytyczne ICO dotyczą brytyjskiego systemu ochrony danych, ale opisane w nich mechanizmy dyskryminacji są istotne również dla projektowania usług w Unii Europejskiej.

Co to oznacza dla urzędów i usług online?

W administracji publicznej sposób korzystania z interfejsu nie powinien wpływać na prawa mieszkańca. Osoba wypełniająca formularz wolniej, korzystająca z objaśnień lub popełniająca więcej błędów nie powinna być na tej podstawie klasyfikowana jako mniej samodzielna.

Formularz wniosku o świadczenie może umożliwiać przedstawianie pytań pojedynczo i wyświetlanie dodatkowych instrukcji. Nie oznacza to jednak, że informacja o wybranym trybie powinna trafiać do urzędnika rozpatrującego sprawę. Podobnie chatbot, który upraszcza wyjaśnienia procedury, nie musi zapisywać przypuszczenia o trudnościach poznawczych użytkownika.

Podstawowa dostępność nie powinna zależeć od takiej personalizacji. W sektorze publicznym obowiązki wynikają między innymi z ustawy z 4 kwietnia 2019 r. o dostępności cyfrowej stron internetowych i aplikacji mobilnych podmiotów publicznych. Z kolei od 28 czerwca 2025 r. stosowane są zasadnicze wymagania polskiej ustawy wdrażającej Europejski akt o dostępności, obejmującej określone produkty i usługi sektora gospodarczego.

Odrębny „interfejs dla osoby z niepełnosprawnością” nie powinien zastępować dostępnego produktu. WCAG 2.2 dopuszczają alternatywne wersje spełniające wymagania dostępności, ale na określonych warunkach, w tym zapewnienia równoważnych informacji, funkcji i aktualności. Właściwym punktem wyjścia pozostaje usuwanie barier w podstawowym interfejsie, bez konieczności wykrywania, kto potrzebuje dostępnej wersji.

Agenty AI i drzewo dostępności

Agenty AI mogą korzystać ze struktury stron internetowych, aby wykonywać zadania w imieniu użytkowników. Pomocne może być drzewo dostępności (accessibility tree), zawierające informacje o rolach elementów, ich nazwach i stanach. Jest ono wykorzystywane również przez technologie asystujące.

Podczas sesji W3C „AI-friendly webpages” na TPAC 2026 rozważano możliwości przygotowywania stron do współpracy z systemami AI, w tym wykorzystania istniejącej semantyki. Poprawna struktura interfejsu może więc wspierać zarówno dostępność, jak i automatyzację obsługi.

Samo drzewo dostępności opisuje interfejs, a nie diagnozę użytkownika. Ryzyko pojawia się wtedy, gdy agent uzyskuje dodatkowo dostęp do profilu preferencji, historii adaptacji czy informacji o korzystaniu z technologii asystujących i przekazuje je zewnętrznym usługom. Agent wypełniający formularz potrzebuje informacji o jego polach i wymaganych danych, ale zazwyczaj nie musi ujawniać stronie, z jakiej przyczyny użytkownik korzysta z określonego sposobu obsługi.

Minimalizacja danych i kontrola użytkownika

Art. 5 ust. 1 lit. c RODO wymaga ograniczenia danych osobowych do tego, co niezbędne do realizacji określonego celu. W systemach AI zasada ta powinna obejmować zarówno informacje przekazywane bezpośrednio przez użytkownika, jak i dane zbierane automatycznie oraz wnioski wyprowadzane przez model.

Usunięcie imienia i nazwiska z historii preferencji nie gwarantuje anonimowości. Jeżeli można ją nadal powiązać z kontem lub urządzeniem, informacje mogą pozostawać danymi osobowymi. Problem ograniczeń anonimizacji omawia opinia Grupy Roboczej Art. 29 nr 05/2014 (WP216). Z kolei opinia EROD 28/2024 dotyczy między innymi warunków uznania modeli AI za anonimowe oraz ryzyka pozyskania z nich danych osobowych. Są to odrębne, choć powiązane zagadnienia.

Zasady uwzględniania ochrony danych w fazie projektowania i domyślnej ochrony danych określa art. 25 RODO. W praktyce oznacza to projektowanie personalizacji tak, aby domyślnie ograniczać zakres informacji i czas ich przechowywania. Przy przetwarzaniu mogącym powodować wysokie ryzyko, szczególnie w związku z profilowaniem i danymi dotyczącymi zdrowia, konieczna może być również ocena skutków dla ochrony danych (DPIA) na podstawie art. 35.

Użytkownik powinien mieć możliwość wyboru, zmiany i wyłączenia personalizacji, a także usunięcia zapisanych preferencji. System powinien informować, jakie dane wykorzystuje, gdzie są przechowywane i czy służą wyłącznie dostosowaniu interfejsu. Wybór dodatkowych funkcji nie może być warunkiem uzyskania podstawowej dostępności usługi.

Takie podejście nie wyklucza automatycznej adaptacji. Pozwala jednak oddzielić pomocne dostosowanie od nieuzasadnionego profilowania. Ma to znaczenie zwłaszcza w usługach, w których informacje o potrzebach funkcjonalnych mogłyby zostać wykorzystane do podejmowania decyzji dotyczących użytkownika.

Dostępność nie powinna wymagać rezygnacji z prywatności

Systemy AI mogą zwiększać dostępność usług cyfrowych poprzez przekształcanie treści, wyjaśnianie procedur czy dostosowywanie sposobu interakcji. Ich skuteczność nie powinna być jednak mierzona tym, jak dokładnie potrafią określić cechy użytkownika. Znacznie ważniejsze jest to, czy zapewniają potrzebne funkcje bez zbierania zbędnych informacji.

Czasami użytkownik sam zdecyduje się ujawnić niepełnosprawność, ponieważ ma ona znaczenie dla uzyskania konkretnego wsparcia. W innych sytuacjach wystarczy ustawienie sposobu prezentacji informacji. Projektowanie powinno uwzględniać oba przypadki, bez zakładania, że każdy wybór funkcji dostępnościowej oznacza określoną diagnozę.

AI wspierająca dostępność nie musi znać diagnozy użytkownika. Powinna otrzymać tyle informacji o jego potrzebie funkcjonalnej, ile rzeczywiście potrzeba do wykonania konkretnego zadania. Gdy ten sam rezultat można osiągnąć bez identyfikowania osoby, trwałego zapisywania preferencji albo tworzenia hipotez dotyczących zdrowia, takie rozwiązanie powinno być preferowane.

Rozwój adaptacyjnych interfejsów nie musi odbywać się kosztem prywatności. Wymaga jednak świadomych decyzji dotyczących architektury systemu, minimalizacji danych i kontroli użytkownika. Dostępność powinna oznaczać większą samodzielność, a nie obowiązek ujawniania coraz większej ilości informacji o sobie.