关键要点：
- AI应用程序和智能眼镜在14项日常生活任务中的有效性各不相同，但受到参与者的普遍欢迎。
- AI技术在文本相关任务中最为有用。
Meghan Elkins博士的观点
Lighthouse Guild的一项研究表明，视力受损者（PVL）对使用AI技术完成与视力相关的日常活动感到满意。该研究为一项交叉设计的横断面研究。
这些发现最终可能有助于“根据PVL的临床特征和功能需求来指导技术推荐”，研究作者指出。
“随着计算能力和数字成像技术的进步，AI集成到便携式工具如智能眼镜和智能手机应用程序中正在塑造辅助技术的未来，”Lighthouse Guild首席研究官、纽约大学格罗斯曼医学院研究教授William H. Seiple博士在Lighthouse Guild的新闻稿中表示。
Seiple及其同事指出，在使用AI帮助视力受损者时存在一些问题，例如所需的信息和传感器类型、用户界面的性质以及应使用的算法，“提出的解决方案正在迅速出现”。
然而，“必须客观量化AI在PVL手中的功能，”他们在《Translational Vision Science & Technology》杂志上写道。
在这项分析中，Seiple及其同事评估了两种智能眼镜（OrCam和Envision Glasses）和两个AI应用程序（Google Lookout和Seeing AI），基于25名视力受损者的14项日常活动。这些技术被称为辅助人工智能实施（AAIIs）。
评估的任务类别包括：
- 搜索和识别，例如识别颜色、描述房间或找到某人；
- 阅读文本，例如阅读文章、街标、药瓶标签或手写文字；
- 阅读列文本，例如电视指南或目录中的文本。
数据是在五个90分钟的会话中收集的，其中包括一个基线会话，其中使用常规屈光矫正且不使用AI进行任务，以及四个使用四种AAIIs之一的会话。
Seiple及其同事报告称，对于文本任务，完成任务的几率比基线显著提高，其中OrCam在六项任务中的五项和Envision、Seeing AI及Lookout在所有六项任务中都有显著提高。
AAIIs对六个搜索和识别任务的影响更为多样。完成任务的几率比基线更高的情况分别为：Seeing AI在五项任务中，Envision在四项任务中，OrCam在三项任务中，Lookout在两项任务中。
参与者对所有AAIIs都表示满意，其中Seeing AI的Likert评分为5分（满分5分），OrCam为4分（满分5分），Envision和Lookout为3分（满分5分）。
研究人员承认研究存在一些局限性，例如可能存在志愿者偏差。他们也不知道如果参与者在家长时间使用AAIIs，结果是否会有所不同。
“这些技术为PVL创造一个更具包容性和可访问性的世界带来了巨大希望，”Seiple在新闻稿中表示。
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