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title: Debnath_2024_LLMs
authors:
  - Unknown Author
year: 2024
type: research-paper
doi: 
url: 
tags:
  - paper
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# Debnath_2024_LLMs

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 25 |
| Correctness | 30 |
| Category Validation | 20 |
| **Overall Confidence** | **22** |

## Key Concepts

- [[AI Literacy in Social Work]]
- [[Algorithmic Bias in Social Services]]
- [[Algorithmic Fairness]]
- [[Gender Bias in Large Language Models]]

## Wissensdokument

# nicht angegeben

## Kernbefund

LLMs haben weitreichende Implikationen für soziale Dienste und erfordern kritische Auseinandersetzung mit Bias, Fairness und Gerechtigkeit

## Forschungsfrage

nicht angegeben

## Methodik

Theoretisch/Review - Analyse von LLM-Systemen und deren Auswirkungen auf soziale Praktiken

## Hauptargumente

- Large Language Models beeinflussen zunehmend soziale Praktiken und Entscheidungsfindung in sozialen Diensten, was eine kritische Analyse ihrer Auswirkungen notwendig macht.
- LLMs reproduzieren und verstärken bestehende soziale Ungleichheiten und Bias aus ihren Trainingsdaten, besonders für marginalisierte Gruppen.
- Es bedarf einer interdisziplinären Perspektive, die KI-Literacies, Fairness und soziale Gerechtigkeit in der Ausbildung und Praxis sozialer Arbeit integriert.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Text behandelt die Notwendigkeit von KI-Kompetenzen und kritischer Auseinandersetzung mit LLM-Systemen in sozialen Kontexten

### Evidenz 2

Expliziter Fokus auf Large Language Models und deren Funktionsweise, Fähigkeiten und Limitationen

### Evidenz 3

Direkter Bezug zu sozialen Diensten, Beratungspraxis und sozialen Arbeit; Diskussion von Auswirkungen auf vulnerable Gruppen

### Evidenz 4

Analyse von algorithmischen Bias, Diskriminierung und Reproduktion sozialer Ungleichheiten durch LLMs, besonders für marginalisierte Gruppen

### Evidenz 5

Thematisiert geschlechtsspezifische Bias und geschlechterbezogene Auswirkungen von LLM-Systemen

### Evidenz 6

Fokus auf Repräsentation, marginalisierte Communities, intersektionale Perspektiven und inklusive Praktiken

### Evidenz 7

Diskutiert Fairness-Konzepte, faire Systeme und Gerechtigkeit in der Anwendung von LLMs in sozialen Kontexten

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hohe Relevanz für die Schnittstelle von KI, Sozialer Arbeit und Gender Studies. Das Paper adressiert kritisch die Implikationen von LLMs für vulnerable Gruppen in sozialen Diensten.

**Unique Contribution:** Verbindung von LLM-Analyse mit sozialer Gerechtigkeit und kritischem Fokus auf Auswirkungen in der Praxis Sozialer Arbeit

**Limitations:** Vollständige Analyse und Struktur des Papers sind aufgrund von OCR-Fehlern und Konvertierungsproblemen nicht vollständig zugänglich

**Target Group:** Sozialarbeiter:innen, Policymaker im Sozialsektor, KI-Ethiker:innen, Bildungsfachleute in der Sozialarbeit, Aktivist:innen für digitale Gerechtigkeit, feministische Technologie-Kritiker:innen

## Schlüsselreferenzen

- [[Buolamwini_Gebru_2018]] - Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities
- [[DIgnazio_Klein_2020]] - Data Feminism
- [[Eubanks_2019]] - Automating Inequality
- [[Crenshaw_1989]] - Demarginalizing the Intersection of Race and Sex
- [[hooks_1994]] - Teaching to Transgress
- [[Harding_1986]] - The Science Question in Feminism
- [[Noble_2018]] - Algorithms of Oppression
- [[Zuboff_2019]] - The Age of Surveillance Capitalism
