无障碍与不平等

Linas Juozenas

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智能释放 · 获取机会与公平

Accessibility & inequality in the cognitive-technology era

数字鸿沟已不再只是覆盖地图上是否显示连接。关键在于，一个人是否负担得起合适的设备，能否安全地使用并理解一项服务，作为残障人士能否访问它，出现故障时能否获得支持，以及能否保留不使用它的有意义选择。

01 · 从正确的问题开始

谁能把可获得性转化为自主行动？

关于网络覆盖或设备分发的头条消息可能属实，但许多目标用户仍可能被排除在外。公平性分析会追踪从基础设施到机会的完整路径：一个人能否有意义地使用、评估并持续利用这项机会。

技术可以扩大机会，但不会自行分配机会。现有的收入、教育、语言、残障、地理位置、年龄、性别、移民身份和机构权力，会影响谁能获得最好的工具、谁承担这些工具的风险，以及谁的困难会被错误地归咎于“不采用”。

可用性

相关地点存在网络、设备或服务。但这尚未说明价格、可用性或价值。

无障碍性

有不同感官、身体、语言、认知和神经需求的人都能感知、操作和理解它。

平等

每个人都获得相同的方案。当需求和起点条件不同时，完全相同的对待仍可能延续不利处境。

公平

资源和便利措施得到公平分配，决策也以公平方式作出，让人们有公平的机会从中受益，同时避免胁迫或可避免的伤害。

一个重要界限

获得机会并不意味着结果完全相同

人们的目标、偏好和处境各不相同。公平并不要求每个人使用相同的技术或产生相同的结果。它要求人们能够公平地获得有价值的机会、得到合理便利、免受歧视，并真正拥有拒绝的能力。这也不意味着每项实验性或可选的干预措施都必须立即普及。稀缺的临床资源仍然需要透明的证据、安全审查和公平分配。

此处广义使用认知技术一词：教育平台、搜索和生成式人工智能、沟通辅助工具、无障碍界面、远程医疗、神经技术，以及其他能够支持学习、记忆、沟通或决策的系统。这些技术并不可相互替代。人工智能助手是外部工具；辅助和替代沟通设备属于辅助技术；植入式脑机接口可能是处于研究阶段的医疗器械。把它们统称为“增强”会掩盖证据、风险和权利方面的关键差异。

02 · 接入链条

八个环节必须全部成立

国际电信联盟的普遍且有意义的连接框架涵盖质量、可用性、可负担性、安全、设备和技能。本指南将这一实践视角延伸至无障碍、支持和相关性。¹

可用性

覆盖范围能够抵达家庭、学校、诊所或工作场所，并且能够经受停电、灾害和本地网络拥堵。

质量

速度、延迟、数据额度和可靠性符合任务需求。短信和实时口译咨询需要不同的服务。

可负担性

服务、电力、维修、出行和订阅的经常性成本不会挤占食品、住房或照护支出。

合适的设备

人们拥有私密、可靠的设备，其屏幕、输入、存储、电池和软件能够满足任务需求。

无障碍设计

界面可与键盘和辅助技术配合使用，能够整洁地重排内容，显示错误信息，为媒体添加字幕，并避免不必要的认知负担。

技能与支持

用户和一线工作人员能够操作、评估和排查系统问题，并且在系统出现故障时可获得人工帮助。

安全与信任

隐私、安全、补救机制和明确的问责制度让参与变得安全，而不是迫使人们用私密数据换取一项必需服务。

上网人数增加了，但有意义的使用仍然高度不平等。

国际电联2025年的估计显示出巨大的进步和一个顽固的趋势：仍未上网的人集中在较低收入经济体、农村地区以及已经面临结构性不利处境的群体中。²

6.0B 人们使用互联网约占全球人口的74%；仍有22亿人未上网。

94% / 23% 高收入 / 低收入使用情况世界银行收入组之间相差71个百分点。

85% / 58% 城市 / 农村使用情况据估计，在低收入经济体中，农村居民只有14%上网。

77% / 71% 男性 / 女性上网情况约有2.8亿名男性比女性更多地上网，而且一些地区的差距更大。

正确解读这些数字：国际电信联盟将这些数据描述为估计值和现值推算，而不是实时普查。住户调查可能会迟到数年，缺失的人口统计值可能通过建模得出，随着各国数据的改善，早期总数也会被修订。它们衡量的是某人是否使用过互联网，而不是连接是否私有、可负担、可访问，或是否足以完成某项特定任务。

为什么覆盖范围和有意义的使用是不同的衡量指标
测量内容	当前最佳信号	它无法告诉我们什么
移动网络可用性	2025年，预计全球96%的人口覆盖了3G或更高制式的服务；5G覆盖率为55%，高收入经济体为84%，低收入经济体仅为4%。²	一个人是否拥有兼容设备、能否购买服务，或能否获得所宣传的性能。
服务可负担性	2025年，只有54个低收入和中等收入经济体至少有一个基准套餐达到宽带委员会规定的人均国民总收入2%的可负担性目标。低收入经济体的固定宽带套餐中位数超过人均国民总收入的四分之一。³	国际电信联盟将基准价格表示为人均国民总收入的占比；这无法衡量低收入家庭的负担，也不包括设备、电费和维修费用。
设备拥有情况	国际电信联盟估计，2025年，82%的10岁及以上人口拥有移动电话，但低收入经济体中这一比例仅为53%。²	无论是智能手机、私人控制的设备、能够运行所需软件的设备，还是适合持续学习或工作的设备。
数字技能	自2020年以来，只有88个国家向国际电信联盟提交过任何信息通信技术技能数据，其中48个提供了可比的技能水平数据。⁴	一个可信的单一全球“数字素养率”。数据稀少且收集方式各异，无法支持这样的指标。
性别化的移动互联网使用	GSMA估计，2025年，低收入和中等收入国家的女性使用移动互联网的可能性比男性低12%。⁵	不能代表每个国家或每位女性的经历。该估计涵盖成年人，结合了调查和建模结果，并且不同于国际电信联盟的全球指标。

不同组织使用不同的分母和定义。“使用任何互联网的人”“在个人设备上使用移动互联网”“订阅数”和“有覆盖的家庭”并不能互换。

区域统计可以弥补部分技能数据缺口，但不能因此成为全球估计。欧盟统计局报告称，2025年，16至74岁的欧盟居民中有60.4%至少具备基本数字技能，高于2023年的55.6%，但仍低于欧盟2030年达到80%的目标。⁶ 即使在较富裕的经济体内部，质量差距也依然存在：经合组织分析发现，2024年底大都市地区经测试的固定网络下载速度中位数，比远离大都市地区的区域高出43.8%。⁷ 这两项统计都无法描述每个地区；但都说明了为什么全国平均值会掩盖究竟是谁获得了高质量连接。

覆盖缺口

没有足够的网络连接到用户

在偏远、人口密度低、受冲突影响和易受灾地区，这一问题仍然十分严重。解决它需要基础设施、可靠的电力、回传链路、频谱和维护，而不是开发一个新应用。

使用差距

网络存在，但人们并未使用

成本、设备获取、语言、相关性、安全、识字能力、文件要求和社会限制，都可能阻碍采用。如今，这一差距已经大于单纯的移动网络覆盖差距。⁸

结果差距

人们能够连接，但受益仍不平等

更快的设备、更安静的房间、专家支持、高级模型和机构权威，让一些用户能够将同一项名义上相同的服务转化为更多学习成果、更高收入或更大影响力。

这些差异会不断累积。资源更充足的用户可以将更快的设备、私密空间、专家帮助和高级服务转化为资历、节省的时间和更大的影响力。被排除在外的用户往往要通过出行、申请失败、延误和让渡隐私来付出更多代价。因此，在反复发生的决策中，同一项名义上相同的服务可能扩大人们在学习、收入、健康和公民权力方面的差异。

04 · 差距如何变成后果

连接是投入，而不是结果

宽带和设备可以促进学习、工作和照护，但它们不会独立带来更高的成绩、更高的工资或更好的健康状况。教学、职业、住房、时间、语言、残障、机构支持以及工具的设计，都会影响接下来发生的事情。

教育

接入网络的学校只是起点

联合国教科文组织报告称，约40%的小学、50%的初中和65%的高中已接入互联网，用于教学目的。其更广泛的证据综述警告称，技术的价值取决于接入、治理和教师准备。⁹¹⁰

家庭接入可能仍然缺失，或需要多人共享。
手机可能无法支持长文档、编程或专业软件。
教师需要时间、培训和权力来调整工具。
学习必须在脱离提供答案的系统后进行核验。

工作与生计

数字机会取决于职业权力

在线招聘、资质认证、远程工作和人工智能辅助可以扩大机会，但通常最能从中受益的，是那些拥有最强连接能力、受认可的资格以及较大工作自主权的人。世界银行将连接能力、算力、本地相关数据和技能确定为实现人工智能包容性参与的四项基础；这些资源仍然分布不均，高度集中于部分人群。¹¹

如果表单无法无障碍使用，或用户没有稳定地址，申请门户可能将其排除在外。
高级人工智能套餐和高性能硬件可能改变速度与能力。
劳动者可能承担监控风险，而雇主保留生产率提升带来的收益。
工作任务接触人工智能，并不等同于获得使用机会、实现自动化或失去工作。

健康与公共服务

数字优先不能变成只用数字渠道

门户网站可以省去一段行程、提供提醒或连接专家。它也可能在个人与医疗护理之间设置身份验证难题、无法读取的文件或数据费用。基本服务应与残障人士和低连接用户一起测试完成情况，提供协助支持，并保留可行的电话、线下或纸质渠道。

衡量已完成的预约或申请，而不是账户创建数量。
针对低带宽、旧设备和中断情况进行设计。
提供口译员、代理访问和无障碍身份核验。
不要从界面操作失败中推断“拒绝”。

疫情压力测试

远程学习服务的提供并未带来相应的参与

联合国儿童基金会估计，至少有4.63亿名学龄儿童——占其评估覆盖对象的31%——在学校停课期间无法通过数字化或广播远程学习政策获得学习机会。在无法触达的儿童中，四分之三生活在农村地区，72%生活在本国最贫困的家庭中。¹² 即便如此，这仍是基于政策和家庭媒体拥有情况的最佳情形估算，而非对实际出勤或学习情况的观察。启示始终不变：必须分别衡量服务渠道、家庭条件和人工支持。

技能分布并不均等

技能与支持将接入转化为能力

在经合组织国家平均水平上，2023年成人技能调查显示，18%的成年人在读写、计算和适应性问题解决三项能力中，任何一项都未达到最基础水平。¹³ 这些结果描述的是标准化评估中的表现，而非固有能力。它们表明，我们需要更清晰的服务、成人学习和人工协助，而不是越来越复杂的门槛。

人工智能可能放大差距

“智能层”也有自己的基础设施

人工智能参与不仅取决于家庭网络连接，也取决于数据中心和云访问。模型在不同语言和情境下的表现并不均衡；付费方案可能提供更强的模型、更高的使用上限，或不同的数据使用和保留条款。世界银行与国际劳工组织的一项研究估计，在拉丁美洲和加勒比地区，被其归类为具有生成式人工智能提升生产率潜力的工作中，数字接入和基础设施差距可能阻碍近一半，即约1,700万个工作岗位。这是区域模型估算，并非已观察到的生产率或就业结果，但它说明了为什么接入必须纳入人工智能政策。¹⁴

政策问题不是“我们是否分发了技术？”而是“谁能够在什么条件下完成一项有价值的任务，获得了什么持久收益——成本和风险又是如何分配的？”

数字包容性的结果导向测试

05 · 残障、无障碍与设计

无障碍是基础设施

无障碍并非上线后再添加的专业润色。它决定了人们是否能够获得教育、交流、工作和公民参与的机会——而且往往能为所有人提升可靠性和清晰度。

有据可查的差距

数十亿人需要辅助产品；近十亿人却无法获得

世卫组织和联合国儿童基金会估计，2022 年有超过 25 亿人至少需要一种辅助产品，近 10 亿人无法获得这些产品。在一些低收入环境中，据报告，获得率低至需求量的 3%。¹⁵ 这一类别范围广泛——包括助听器、轮椅、眼镜和假肢，也包括用于沟通或认知的应用程序——因此不应将其描述为数字设备用户数量。

权利基础

“没有我们参与，就不要替我们做决定”必须贯穿整个生命周期

《联合国残疾人权利公约》规定平等获取信息和通信技术的权利，并要求在早期阶段实现无障碍。公约还要求缔约国就相关决策与残障人士及其代表组织进行密切协商，并让他们积极参与。¹⁶ 共同设计需要预算、决策权和报酬，而不是临时安排的一次可用性测试。

超越合规徽章

针对真实任务、交叉需求和故障状态进行设计

WCAG 2.2 为网页内容提供了可测试、与技术无关的标准，涵盖广泛的视觉、听觉、肢体、言语、认知、语言、学习和神经系统需求。W3C 也表示，任何指南都无法满足所有用户的需求。¹⁷

符合标准只是基线。实际服务应与预期使用者一起测试具有代表性的使用流程，包括残障、语言、低带宽、老旧设备和支持有限等情况的组合。

以下清单在 WCAG 的网页内容基线之上，扩展了服务交付、生命周期支持和用户自主权；它不是 W3C 的正式分类体系。

感知

提供文本替代、字幕、文字稿、足够的对比度、可缩放文本，以及不依赖单一感官的信息内容。

操作

支持键盘操作、可见焦点、足够大的目标尺寸和充足的操作时间，并为多点或基于路径的手势、拖动和设备运动提供替代方式。

理解

使用通俗易懂的语言、可预测的导航、清晰的错误提示、灵活的身份验证，以及不会让工作记忆超负荷的说明。

互操作

语义结构，以及能在不同浏览器和设备上与辅助技术协同工作的明确名称、角色和状态。

维护

在产品整个生命周期内，为评估、适配、培训、维修、电池、软件更新、更换和人工支持提供资金。

尊重

不要仅通过缺陷或治愈来定义残障者的生活。按照用户的意愿支持其沟通和自主权，包括拒绝的权利。

无障碍采购：购买前应要求提供的证据
向供应商询问	应查找	不要将其视为证据
你测试的是哪个标准及其哪个版本？	逐条列出发现、方法、日期、环境和已知缺陷。	只说“符合 WCAG”，却没有范围、报告或负责的负责人。
具有代表性的用户能否完成重点使用流程？	与残障用户开展研究；按任务收集完成、错误、放弃和支持数据。	组件库的评分完美，但端到端服务仍然无法使用。
更新后会发生什么？	回归测试、发布门禁、整改时限以及无障碍变更通知。	只对已废弃版本进行的一次性审计。
服务是如何失效的？	低带宽模式、会话恢复、人工升级处理以及等效替代方案。	帮助中心要求使用与故障服务相同的、无法访问的登录方式。

在欧盟，各成员国为转化《欧洲无障碍法案》而制定的法律于 2025 年 6 月 28 日开始适用于投放市场的特定产品和特定消费者服务，但须遵守适用范围、例外规定和过渡规则。¹⁸ 涵盖的类别包括某些消费类计算机和终端设备、电子阅读器、特定电子通信服务、消费银行服务、电子书、电子商务以及特定客运服务。不能准确地说，该法案涵盖每一种产品或每一个网站。必须依据适用的国家法律评估合规性和执法情况。

06 · 真实项目的经验

哪些发生了变化，哪些没有

有用的案例研究不会把实施数据变成社会影响的证据。这些例子展示了接入链条中不同的环节；每个例子都包含应与标题一同呈现的局限。

卢旺达 · 覆盖率与使用率

强大的网络基础并未消除采用障碍

世界银行 2021 年的一份评估报告介绍了卢旺达 6,000 公里的国家光纤骨干网，并引用了 2020 年第四季度 97% 的 4G 网络覆盖率。报告还引用了一项 2016—17 年的住户调查：仅有 17% 的家庭在家中接入互联网；以及 2021 年 Giga 的一次测绘工作：43% 的学校缺乏互联网接入。设备的可负担性和有限的数字素养仍是主要障碍。¹⁹

启示：基础设施可以让使用成为可能，但不一定让服务变得负担得起、适用或获得支持。

证据局限：这些数据来自不同的行政和调查基线。它们属于历史数据，并非 2026 年的快照或因果评估，也不支持关于考试成绩提高的说法。

底特律 · 社区治理

居民参与建设了网络及其相关知识

在 2024 年的一次更新中，底特律社区技术项目报告称，其公平互联网倡议已从 2016 年启动、覆盖 45 户家庭的试点，发展到覆盖三个社区网络中的 500 多户家庭和小型企业。该项目还报告称，已培训数百名数字管家，他们参与了网络的设计和建设。²⁰

启示：本地技能、隐私、同意和控制权可以作为基础设施来设计，而不是留给用户在部署后自行解决。

证据局限：这些是实施方报告的覆盖范围和培训数据，并非对独立用户数量的统计，也不能证明其对教育、收入或健康产生了影响。

恰蒂斯加尔邦 · 设备与耐用性

硬件带来的提升逐渐消退；另一项培训试验显示出更强的持久性

印度的 2018 年 Sanchaar Kranti Yojana 向女性户主发放了超过 200 万部智能手机，在符合条件的社区建设了 LTE 基站，并包含 1 GB 免费移动数据。一项评估估计，女性自报拥有智能手机的比例最初提高了 56 个百分点，高级使用比例提高了 10.3 个百分点。约四年后，符合条件社区的女性拥有智能手机或在此前 30 天内使用过智能手机的可能性，并不高于比较社区的女性。在另一项覆盖一个地区 212 个村庄的随机试验中——这些村庄均有资格参加手机项目——受邀参加数字技能培训的女性在三年后报告使用智能手机的可能性高出四个百分点以上。²¹

启示：综合来看，这两项干预表明，一次性硬件投入可以带来显著的短期提升，但持久接入还取决于技能、设备更换、社会许可和持续成本。

证据局限：分发评估和培训试验采用了不同的样本和设计。培训结果来自一个地区中有资格获得免费手机的村庄，因此不能说明仅靠培训就能推广到其他地方。两项研究都不能证明家庭收入会固定增加。

美国 · 补贴断崖

可负担性支持惠及数百万家庭，但资金随后终止

2024 年 2 月停止新增登记时，超过 2,300 万户家庭已加入平价连接计划。该计划每月提供最高 30 美元的宽带折扣；符合条件的部落土地上的家庭最高可获 75 美元。在回应联邦通信委员会（FCC）调查的 5,317 户家庭中，68% 表示在登记前网络连接不稳定或没有连接；其中 80% 表示原因是负担不起。77% 的家庭表示，如果失去这项福利，他们将更改套餐或完全停止互联网服务。²² 由于国会未提供额外资金，该项目于 2024 年 6 月 1 日结束。²³

启示：补贴可以大规模抵消经常性成本障碍，但临时性资金无法为家庭提供持久的可负担性。

证据局限：这是一项加权电子邮件调查：从抽样的 110,000 户家庭中，只有 5,317 户作出回应，因此仍可能存在无回应偏差。调查没有比较组，而 77% 的比例同时包含更改套餐和断开服务两种情况。

一种不同类型的公共能力

签约前先测绘；接入后再核验

联合国儿童基金会（UNICEF）与国际电信联盟（ITU）的 Giga 倡议结合了学校测绘、连接测量、融资模式和采购支持。截至 2026 年 9 月 4 日，其实时概览显示，已完成测绘的学校超过 220 万所，报告实时连接情况的学校超过 13.6 万所，并在 54 个国家开展相关工作。²⁴ 绘制学校分布图并不等于让学校接入网络，实时信号也不能证明教育成效。其价值在于这一套操作流程：确定分母、监测连接情况、规划基础设施需求、调动资金，并根据可衡量的服务要求进行采购。

07 · 新兴鸿沟

四场不应混为一谈的可及性辩论

当前可衡量的不平等涉及主流数字服务和辅助技术。恢复性神经技术仍然专业化且通常处于研究阶段；面向健康用户的植入式增强仍属推测。将这些技术视为同一个市场，会掩盖它们在证据、风险和获取诉求方面的巨大差异。

1 · 人工智能工具

外部软件可以支持翻译、规划、写作或学习。其可及性问题始于电力、网络连接、设备、成本、语言、无障碍、技能和机构支持。联合国教科文组织警告称，教育领域的人工智能可能使数字排斥带来的后果更加严重；能够获取并不等于能够从学习中受益。¹⁰

2 · 辅助技术

支持交流、认知、听力、视力、行动或自理的产品如今已能满足有据可查的需求。在假设性的消费者升级技术主导讨论之前，应先关注世界卫生组织和联合国儿童基金会估计的近十亿人的可及性缺口。¹⁵

3 · 恢复性神经技术

植入式脑机接口正在作为医疗器械接受研究，旨在恢复或支持因疾病、损伤或残障而受影响的功能。美国食品药品监督管理局的指导文件涉及非临床测试，以及针对瘫痪或截肢人士开展的研究性器械豁免研究；这只是指导，并不等于批准某种面向消费者的增强产品。²⁵

4 · 选择性增强

利用神经技术改善记忆、注意力或其他超出医疗需要的能力，仍是一个需要前瞻性治理的问题。目前没有有力证据表明存在安全、有效的植入式认知增强技术的大众市场，也没有可信的年度价格下降曲线能够预测这种市场何时出现。

科学边界

恢复交流并不等于“上传智能”

一项2024年的研究报告称，一名患有肌萎缩侧索硬化症的参与者通过植入式语音神经假体实现了令人鼓舞的对话交流。²⁶ 这一成就意义深远。但它并不表明能够不受限制地读取思想、实现普遍认知增强或在全体人口中有效。一名参与者也无法证明其长期可负担性、可靠性或可及性。

治理边界

规范性指导仍需针对具体产品获得批准

联合国教科文组织《关于神经技术伦理的建议》于2025年11月11日获得通过。该建议呼吁确保公平获取、降低终端用户成本、保障全生命周期的连续性、让残障人士参与其中、确立拒绝权、保护神经数据，并对超出医疗需要的用途进行更严格审查。²⁷ 这是面向成员国的全球规范性框架，而不是具有全球约束力的法律，也不是设备安全的证据。

价格只是第一道门槛

评估、手术、出行、临床时间、培训、连接服务、维护、软件、康复、照护者劳动以及最终移除，都可能决定谁能使用复杂设备。

数据可能成为获取服务的条件

补贴工具可能要求用户以提供私密的行为或神经数据作为交换。无论用户是否有支付能力，都必须适用目的限制、数据最小化、安全和删除要求。

“可选”可能变成强制

如果学校、保险机构或雇主奖励使用，或惩罚拒绝使用，那么名义上自愿的选择可能变成强迫。非使用者需要获得等同的途径，并受到反歧视保护。

高风险认知技术和神经技术的公平规则
决策	公平程序要求	危险信号
谁最先获得使用机会？	通过公开标准和易于使用的申诉流程，优先考虑有循证依据的医疗和辅助获益、用户目标及服务不足群体的需求。	声望、宣传或提供商业价值数据的能力悄然决定了谁能获得使用机会。
保障范围包括什么？	完整路径：评估、硬件、临床护理、培训、适配、维护、更新、网络安全以及使用终止支持。	资助了植入物或设备，却没有提供使其能够使用的服务。
如何保护同意权？	事先、知情且持续的同意；沟通支持；独立支持；便捷退出；拒绝不得受到惩罚。	就业、教育、保险或基本护理取决于是否接受监测或干预。
谁在塑造这个系统？	残障人士、患者、劳动者、儿童（如相关）及受影响社区在设计和监督中担任有薪的决策角色。	开发者在没有目标用户参与的情况下定义“获益”和“正常性”。
如果试验或公司结束，会发生什么？	为持续护理、数据访问、维修、取出、迁移和安全关停制定前瞻性计划。	用户的正常运作依赖于不受支持的服务器、订阅服务或资不抵债的供应商。

由于本系列对可及性的讨论也从数字系统延伸到生物学领域，同一界限同样适用于基因组编辑。美国食品药品监督管理局于2023年批准Casgevy，证明了获批的基于CRISPR的镰状细胞病体细胞治疗；但这并未建立通往认知增强的途径。²⁸ 世卫组织的治理框架涵盖体细胞、胚系和可遗传编辑，并针对包括运动表现增强在内的假设情景检验其建议。²⁹ 情景分析属于监督，而非认可或可用性的证据。

08 · 从原则到交付

构建股权结构，而非单一干预措施

最强有力的项目将供给、可负担性、用户能力、无障碍服务设计和问责结合起来。它们为经常性成本编列预算，并衡量启动团队离开后优先任务是否仍能完成。对于人工智能项目，NIST 的人工智能风险管理框架等生命周期框架可以帮助团队记录背景，梳理受影响人员和风险，衡量性能与伤害，并治理部署——但不应将框架视为认证。³⁰

与人一起绘制排斥情况，而不仅是基础设施

将覆盖范围和价格数据与基于任务的研究相结合。向受影响用户付费，请他们识别行政数据遗漏的语言、残障、安全、身份、交通和家庭障碍。

定义最低限度的有意义服务

明确规定目标任务所需的可靠性、延迟、数据额度、适用设备、无障碍性、隐私和支持。“任何连接”这一目标过于宽泛。

将基础设施与可负担性结合

采用透明的补贴、公共接入点、机构共享能力或需求聚合。将设备、电力、维修和订阅费用纳入成本模型。

为技能和可信赖的人工支持提供资金

围绕实际任务、批判性评估、隐私和故障排查培训用户及一线工作人员。提供面对面、电话和远程支持，并设置明确的升级处理机制。

采购无障碍性与互操作性

将标准、用户测试、开放接口、数据可携带性、导出、维修、安全更新和退出协助规定为合同交付物，并设定可执行的补救期限。

保留等效的非数字渠道

在权利、照护或生计受到影响时，保留电话、纸质和面对面渠道。替代渠道必须切实可行、及时且不带污名化色彩，而非仅在理论上可用。

衡量完成情况、受益与伤害

按相关且由个人自愿提供的特征进行分类统计；保护小群体免遭重新识别。除记录使用率外，还要跟踪错误、放弃使用、申诉、支持需求和成本。

在启动前规划连续性

为维护、更换、培训人员更替、合同退出、数据迁移和灾难恢复提供资金。公布补贴、供应商或研究项目结束后会发生什么。

紧凑的测量仪表盘
维度	有用的本地指标	误导性的捷径
可用性与质量	在使用地点和时间的正常运行时间；实测速度与延迟；中断恢复；供电韧性。	仅依据服务提供商宣传的覆盖范围。
可负担性	总经常性费用占家庭可支配资源的比例；欠费；用户流失；数据配额限制；维修延误。	全国平均资费除以全国平均收入。
设备	需要时可私密使用；完成任务的能力；设备年限、存储空间和电池状况；共享使用；辅助功能兼容性。	将任何手机都算作合适的电脑。
无障碍性	由具有代表性的残障用户完成优先任务；缺陷的严重程度与存在时间；等效替代方案。	自我声明的合规徽章。
技能与支持	在无辅助和有辅助情况下的完成情况；获得帮助所需时间；重复联系次数；将自信程度与实际表现进行校准。	培训出席情况或单独的自信程度。
成果与自主权	学习迁移、已完成的申请、已解决的健康事务、用户定义的受益、投诉、申诉，以及在不受惩罚的情况下拒绝。	登录次数、屏幕使用时间或创建的账户数量。

关于零资费的说明

“免费”内容可能同时缩小成本和选择范围

免除特定教育网站的数据费用可能降低眼前的价格门槛，但也可能使选定平台获得优势、扭曲竞争，并形成一个经过筛选的互联网版本。根据欧盟开放互联网指导意见，选择性地针对特定应用实行零资费通常不被允许。³¹ 网络中立、内容无关的支持——例如通用数据额度或家庭补贴——通常更容易获得合理辩护。在其他情况下，监管机构应检验合法性、透明度、切换自由、隐私，以及首选平台之外的等效内容是否仍然负担得起。

在批准数字技术或认知技术项目之前，你能回答“是”吗？

我们知道该项目旨在改善哪项现实任务。
我们有基线和分母，而不仅仅是设备目标数量。
受影响的社区拥有有偿岗位和决策权。
总成本包括数据流量、电力、维修、支持和更换费用。
关键使用流程在低带宽和较旧设备上也能正常运行。
残障用户测试了完整服务，而不仅仅是各个组件。
内容和人工帮助涵盖语言和读写能力需求。
隐私不应是只有付得起钱的人才能享有的奢侈功能。
自动化决策能够被解释、质疑和纠正。
等效的人工服务或离线渠道仍然真正可用。
成果和伤害数据将在不暴露个人的情况下进行分组统计。
针对资金或供应商失败的情况，已有连续性和退出计划。

09 · 四个实例

在上线前运行完整的访问链路

同一份检查清单在课堂、远程医疗服务、辅助技术项目或神经技术试验中的表现各不相同。这些简短案例展示了如何从吸引人的产品宣传转向公平性决策。

学校人工智能导师

不要计算许可证数量；测试独立学习能力

询问学生是否有私密时间和合适的设备，导师是否使用他们的语言并配合辅助技术，以及教师是否能看到并纠正错误。保护儿童数据，并提供非人工智能途径。比较使用后学生在无人辅助的情况下能够解释或解决什么，而不是他们发送了多少次提示。

远程医疗门户

不要把身份验证变成分诊

测试预约、身份核验、文件上传、字幕、口译、代理访问，以及通话中断后的重新连接。提供电话协助和线下服务渠道。衡量已完成的咨询和临床上适当的后续服务，而不是下载量。

沟通辅助设备

围绕设备为服务提供资金支持

从用户的沟通目标出发。应包括评估、词汇定制、安装固定、培训沟通伙伴、维修、备份、更新以及导出设置的方式。一台闲置在橱柜里的设备只能算发放，而不是获得使用机会。

植入式脑机接口研究

规划不应止于令人印象深刻的演示

公平招募参与者，确保知情同意易于获得，支付交通和照护费用，说明将保留哪些神经数据，并在入组前决定由谁负责硬件、软件和安全支持；必要时为取出植入物提供资金；如果试验或公司终止运营，要保障参与者继续使用通信工具。

10 · 常见问题

困难问题的简短回答

具体情况会因地点和技术而异，但这些区分有助于避免最常见的过度推断。

数字鸿沟和数字不平等有什么区别？

“数字鸿沟”通常描述连接、设备或使用方面的差异。数字不平等则体现为：在那些看起来都“已联网”的人群中，质量、技能、支持、自主权、风险和结果的分配存在差异。前者关注谁能上网；后者关注人们接入网络后拥有何种参与方式和影响力。两者都很重要。

有智能手机就足以算作已接入网络吗？

这取决于任务。智能手机可以作为消息通信、支付、导航和媒体使用的优秀主要设备。但对于长文档、编程、复杂表单、同时查阅参考资料或使用专业软件，它可能不够用——尤其是在存储空间已满、流量受限或手机由多人共用时。应衡量完成任务的能力和个人可用性，而不能只看设备类别。

让学生接入互联网能改善学习吗？

网络连接通常是数字学习的必要条件，但并不充分，而且很难估算其独立影响。内容质量、教学、设备适用性、时间、家庭支持以及工具的使用方式都很重要。有些干预措施能改善特定结果；另一些能提高数字熟练度，却无法改善受测科目。可信的项目会明确学习目标，与有力的替代方案进行比较，并测试不借助帮助时能否迁移应用。

WCAG 2.2 是否意味着网站在任何地方都符合法律要求？

不。WCAG 2.2 是 W3C 推荐标准，而不是全球法律。不同司法管辖区纳入或引用标准的方式各不相同，有时会采用其他版本的 WCAG 或更广泛的标准。AA 级别要求满足 A 级和 AA 级的每一项成功标准，同时受 WCAG 关于完整页面、完整流程和符合要求的替代版本的规则约束；它不是一份替代文本和对比度清单。请核实适用于该服务的法律规定，并继续让用户测试实际的关键使用流程。

免费的或零费率的教育网站是否总有利于公平？

它们可以降低价格壁垒，但选择哪些服务不计入数据用量，也可能限制选择、偏袒强势供应商，并割裂开放互联网。通常而言，与内容无关的数据支持更为安全。任何此类方案都需要接受监管审查，确保透明度和隐私保护，支持更换服务，并评估被排除内容将产生的成本。

学校如何避免人工智能工具扩大不平等？

提供合适的设备和连接，不要假定家庭具备相关资源；采购无障碍且保护隐私的系统；给教师提供时间和培训；支持本地语言；提供可靠的非人工智能选项；并在不使用人工智能的情况下测试学习效果。关注高级账户、私人辅导或更快的硬件是否造成隐形的第二层级。让学生、家庭和教师参与治理。

脑机接口已经属于认知增强技术了吗？

当前的植入式脑机接口研究主要属于研究和医疗技术，旨在为严重运动障碍者恢复或支持特定功能，例如沟通或设备控制。这与提升健康用户的一般智力有根本区别。

公平是否意味着每个人都必须获得每一项新技术？

不。公平意味着公平的机会、合理便利、不歧视和负责任的分配。实验性且稀缺的干预措施需要证据、安全监督和透明的优先顺序。医疗和辅助需求可能应优先于非必要用途。人们还应有权拒绝，而不会因此失去工作、教育、保险或基本服务。

哪个单一指标最能衡量数字包容？

不存在一个足够完善的单一指标。至少应结合可用性、经测量的质量、总体可负担性、适用设备的获取、无障碍性、技能与支持、安全性，以及有价值任务的成功完成情况。公布定义和分母，区分个人、订阅和家庭，并进行足够细致的分类，以揭示排斥现象，同时避免造成隐私风险。

社会契约

扩大能力，但不要让技术成为强制要求

最公平的系统不是设备最多的系统，而是人们能够将可靠的接入转化为学习、沟通、照护和选择，并在连接、供应商或补贴失效时能够恢复的系统。

当前的数字鸿沟是可衡量的：仍有数十亿人处于离线状态；可负担性、城乡差异、残障、性别和技能状况影响人们能否有意义地使用技术；近十亿人无法获得自己所需的辅助产品。未来在选择性神经增强方面出现鸿沟是有可能的，但目前尚无法量化。政策应紧急应对前者，并诚实面对后者。

夯实基础

普遍且有意义的基础

可靠的基础设施、可负担的服务、合适的设备、无障碍设计、数字技能、人工支持和相关内容应当作为一个整体。

分配权力

用户参与界定益处与风险

社区需要在设计、采购、评估和补救方面拥有决策权——尤其是残障人士以及承担最大失败代价的群体。

保障退出权

获取包括拒绝的自由

等效的使用路径、可移植性、连续性以及对监控的限制，能够防止援助变成依赖或胁迫。

公平的认知技术未来不仅仅是让人们能够接触到强大的工具，还要赋予人们资源、权利和理解力，让他们能够决定这些工具的用途。

以自主掌控为基础的获取原则

证据与官方指导

来源

国际电信联盟，普遍且有意义的连接框架（在新标签页中打开）。
国际电信联盟，《2025年事实与数据》（在新标签页中打开），包括互联网使用、移动网络覆盖、设备拥有情况和方法论。
国际电信联盟，信息通信技术服务的可负担性，2025年（在新标签页中打开）。
国际电信联盟，信息通信技术技能，2025年（在新标签页中打开）。
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欧盟统计局，欧盟数字技能统计（在新标签页中打开）。
经济合作与发展组织（OECD），缩小宽带连接差距，让所有人受益（在新标签页中打开），2025年。
GSMA，《2025年移动互联网连接状况（在新标签页中打开）》。
联合国教科文组织，《《2023年全球教育监测报告：教育中的技术》（在新标签页中打开）》。
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经合组织，《成年人是否具备在不断变化的世界中蓬勃发展所需的技能？（在新标签页中打开），《2023年成人技能调查》。
世界银行和国际劳工组织，《生成式人工智能与拉丁美洲和加勒比地区的就业（在新标签页中打开）》，2024年。
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W3C，《Web 内容无障碍指南（WCAG）2.2（在新标签页中打开）》。
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欧洲电子通信监管机构协会，《开放互联网条例实施指南》（在新标签页中打开），2022年更新版。

教育与编辑说明：本文提供一般信息，不构成法律、医疗、教育、采购或财务建议。法律、项目、产品功能和监管状态可能发生变化。请核查与相关技术、人群和司法管辖区对应的现行规则和证据。全球估算描述的是人群；它们不能决定某个具体个人的需求或能力。

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截至2026年9月4日审阅的证据。全球总量、项目覆盖范围和监管状态均有明确的日期和适用范围；估算数据和案例研究不应被理解为普遍适用的因果效应。

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