但它并不能解决所有问题。 3. 当前技术的局限性 在网页示例的中央，有一个带裂缝的粉色圆圈内的网页可访问性图标。 即使是当今最好的无障碍自动化系统，可以检测高达 70% 的常见无障碍错误并解决其中的三分之二，但无法解决需要人工判断的复杂无障碍问题。
检测更细微的错误通常需要对上下文的理解，而这种理 厄瓜多尔号码数据 解甚至超出了当今最先进的人工智能的能力。例如，自动化可以检测到图像缺少书面描述或 Alt 文本，但无法判断当前描述是否有意义或准确。
即使具有人类的判断力，如果你让两个人描述一幅图像，他们的描述可能相似，但不太可能完全相同。确定哪种描述更好也是主观的，人工智能还无法做出这类决定。 AudioEye 对各行各业 20,000 个网站的分析表明，即使是使用某种自动化数字无障碍解决方案的网站（占分析中所有网站的约 6%）仍然存在无障碍缺陷，对用户体验产生重大影响。
在另一项分析中——这次是对 55 个随机选择的使用手动测试和补救服务或传统方法的网站进行手动审核——AudioEye 发现了超过 950 个可访问性问题。其中 40 多个网站存在一个或多个严重的可访问性问题，例如网站导航功能失调、图形未标记、视频控件无法访问，以及其他导致残障人士无法访问数字内容和工具的问题。