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title: The End of the World as We Know It? ChatGPT and Social Work
authors:
  - L. Goldkind
  - L. Wolf
  - A. Glennon
  - J. Rios
  - L. Nissen
year: 2023
type: journalArticle
doi: 10.1093/sw/swad044
url: "https://doi.org/10.1093/sw/swad044"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - Soziale_Arbeit
  - Bias_Ungleichheit
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# The End of the World as We Know It? ChatGPT and Social Work

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, KI_Sonstige, Soziale_Arbeit, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 95 |
| **Overall Confidence** | **94** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.85)

## Key Concepts

- [[AI Ethics Curriculum Integration]]
- [[Algorithmic Fairness in Social Work]]

## Wissensdokument

# The End of the World as We Know It? ChatGPT and Social Work

## Kernbefund

ChatGPT bietet sowohl Chancen (Effizienzsteigerung) als auch Risiken für die Soziale Arbeit, erfordert aber kritische Auseinandersetzung der Profession mit ethischen, justizialen und kompetenzbezogenen Fragen, um vulnerable Populationen vor algorithmengestützter Marginalisierung zu schützen.

## Forschungsfrage

Wie wird ChatGPT und KI die Praxis, Ausbildung und ethischen Grundlagen der Sozialen Arbeit disruptieren und wie können Sozialarbeiter:innen zu gerechter KI-Nutzung beitragen?

## Methodik

Theoretisch/Kommentar: Konzeptuelle Analyse mit praktischen Beispielen (ChatGPT-Fallnote) und reflexive Diskussion der Implikationen für Soziale Arbeit
**Datenbasis:** Nicht empirisch: konzeptuelle Analyse, Literaturüberblick, praktisches Beispiel einer KI-generierten Fallnotiz

## Hauptargumente

- ChatGPT ist ein hochkomplexes Sprachmodell, das auf 40 Gigabyte Textdaten trainiert wurde, aber strukturelle Verzerrungen der Trainungsdaten reproduziert und keine inhärente Ethik, Beziehungsfähigkeit oder Problemidentifikationskompetenz besitzt.
- Soziale Arbeit als Profession hat historisch Technologien nicht adaptiert, muss aber jetzt Curricula, Codex-Schulung und Kompetenzanforderungen an KI-Tools anpassen, um ethische Nutzung in Lehre und Praxis zu sichern.
- Algorithmengestützte Entscheidungssysteme verstärken existierende Diskriminierung und Marginalisierung vulnerabler Populationen in Kontexten wie Sentencing und Child Welfare; Sozialarbeiter:innen müssen in globale Debatten zu AI-Regulierung und justizialer Nutzung eintreten.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Social work education must expand training on the Code of Ethics to speak to new AI tools... professionals will need channels to learn about emerging AI tools, seeking guidance from professional organizations

### Evidenz 2

ChatGPT is among the most complex language models yet assembled... ChatGPT was trained on a massive 40 gigabytes of text data

### Evidenz 3

AI is the theory and development of computer systems able to perform tasks that normally require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision making... AI already shapes and speeds up our daily lives, powering Amazon recommendations, employment screening, social media feeds

### Evidenz 4

For social workers, the best way to comprehend how the chatbot could augment or disrupt practice is to watch it work... Social work education is reckoning with the reality that ChatGPT allows students to generate course assignments

### Evidenz 5

Evidence shows that the existing use of advanced technological tools—in arenas like sentencing or risk assessment in child welfare—has exerted disproportionate impact upon marginalized populations, because the construction and deployment of these technologies amplifies existing bias and discrimination

### Evidenz 6

The extant texts training these language models are generally not inclusive of diverse perspectives and frequently reflect larger biases of society... vulnerable populations may face accelerating marginalization

### Evidenz 7

Organizations will need to move rapidly to consider and distribute policies that allow them to maximize the utility of AI with practices that align with their mission... which tasks can be ethically automated... social workers are not uniquely responsible for assessing and remediating the ethical harms associated with AI... new types of regulations, ethics, guidelines, and functional capacities to promote meaningful and life-affirming use of AI

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochrelevant für die Schnittstelle AI und Soziale Arbeit: Das Paper adressiert direkt, wie generative KI-Systeme Sozialarbeiterische Praxis, Ausbildung und ethische Verpflichtungen beeinflussen und plädiert für reflexive, kritische Engagement der Profession mit KI-Entwicklungen.

**Unique Contribution:** Das Paper leistet einen frühen, profession-spezifischen kritischen Kommentar zu ChatGPT, der über Technologie-Hype hinausgeht und die Notwendigkeit von ethischer Due-Diligence, Justice-Perspektive und Curriculum-Reform in der Sozialen Arbeit konkretisiert.

**Limitations:** Primär konzeptionell-normativ ohne empirische Daten zu tatsächlicher ChatGPT-Nutzung in sozialer Arbeit oder Impact-Forschung; begrenzte Literaturzitationen (nur 5 Referenzen) und fehlende differenzierte Gender-/Intersektionalitätsperspektive trotz kritischer Analyse von Marginalisierung.

**Target Group:** Primär: Sozialarbeiter:innen, Lehrende in Sozialer Arbeit, Ausbildner:innen, Führungskräfte in Sozialorganisationen; sekundär: KI-Ethiker:innen, Policymaker, die an fairness und justice-zentriertem Einsatz von AI interessiert sind

## Schlüsselreferenzen

- [[Gillingham_P_2019]] - Decision support systems, social justice and algorithmic accountability in social work
- [[Goldkind_L_Wolf_L_Jones_J_2016]] - Late adapters? How social workers acquire knowledge and skills about technology tools
- [[Kitchin_R_2014]] - The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences
- [[Wei_C_Yu_Z_Fong_S_2018]] - How to build a chatbot: chatbot framework and its capabilities
- [[Stevenson_A_Ed_2015]] - Artificial intelligence. Oxford Dictionary of English
