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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** | **95** |

### Stufe 4: Assessment

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

## Key Concepts

- [[AI Literacy for Social Workers]]
- [[Algorithmic Bias in Social Services]]
- [[Algorithmic Fairness in Vulnerable Populations]]
- [[Natural Language Processing (NLP)]]

## Wissensdokument

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

## Kernbefund

ChatGPT bietet sowohl Chancen (Effizienzsteigerung, Unterstützung von Klient:innen) als auch erhebliche Risiken für die Soziale Arbeit, insbesondere bezüglich der Reproduktion von Bias und der Marginalisierung vulnerabler Bevölkerungsgruppen. Sozialarbeitende müssen aktiv in den globalen Dialog über KI-Ethik eintreten und die Profession entsprechend ausbilden.

## Forschungsfrage

Wie wird ChatGPT und KI-Technologie die Soziale Arbeit in der nahen Zukunft disruptiv beeinflussen und welche Strategien fördern eine gerechtfertigte Nutzung?

## Methodik

Theoretisch/Kommentarisch mit illustrativen Beispielen und reflexiver Analyse
**Datenbasis:** Keine empirischen Daten; konzeptuelle Analyse und Diskursanalyse basierend auf Fachliteratur

## Hauptargumente

- ChatGPT kann sozialarbeiterische Routineaufgaben (Dokumentation, Fallnotizen, Psychoedukation) automatisieren, führt aber zur Gefahr, dass fundamental engagement mit professionellem Wissen entfällt, insbesondere in der Ausbildung.
- Existierende KI-Systeme in Bereichen wie Strafzumessung und Kindeswohlgefährdungsrisikobewertung zeigen disproportionale negative Auswirkungen auf marginalisierte Bevölkerungsgruppen, da die Technologieentwicklung bestehende Bias und Diskriminierung verstärkt.
- Sozialarbeiter:innen benötigen Schulungen zur kritischen Bewertung von KI-Tools, zur ethischen Anwendung und zur Vermittlung von KI-Literacies an Klient:innen und müssen dabei menschliche Fähigkeiten (Beziehungsaufbau, Problemidentifikation, Gemeinschaftsbildung) priorisieren.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Few practitioners have access to training that would position them to interrogate the use of ChatGPT or its implications. Congruent with the ethical imperative to maintain competency, professionals will need channels to learn about emerging AI tools.

### Evidenz 2

ChatGPT is a chatbot powered by artificial intelligence (AI) that responds to prompts posed as questions, producing intelligible, mostly accurate text responses. ChatGPT is among the most complex language models yet assembled.

### Evidenz 3

Natural language processing, a branch of AI initiated in the 1960s that seeks to program a computer's capacity to understand text and spoken words. 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. ChatGPT could support transformational efficiencies at the organizational level, speeding the production of grant writing and fundraising activity, easing documentation demands.

### 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. As AI tools grow in capacity and complexity, and as they are incorporated, increasingly, into the structures that govern social life, 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. AI and chatbots will continue to evolve, and the advent of ChatGPT offers organizations a critical opportunity to conceptualize which tasks can be ethically automated.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochgradig relevant für die Schnittstelle KI und Soziale Arbeit. Es adressiert zentrale Fragen der Professionalisierung, ethischen Anwendung und sozialen Gerechtigkeit, präsentiert aber keinen expliziten Gender-Fokus.

**Unique Contribution:** Erstmalige systematische Reflexion von ChatGPT speziell für sozialarbeiterische Ausbildung, Praxis und organisationale Strukturen mit Fokus auf Fairness und marginalisierte Gruppen.

**Limitations:** Rein konzeptuelle/reflektive Analyse ohne empirische Daten; begrenzte Diskussion von Gender und intersektionalen Perspektiven; keine detaillierte technische Analyse von Bias-Mechanismen in LLMs.

**Target Group:** Sozialarbeiter:innen und Soziale-Arbeit-Profis, Fachkräfte in Bildungseinrichtungen (Schools of Social Work), Organisationsleitungen in Sozialen Diensten, Policymaker im Sozialbereich, KI-Ethiker:innen mit Fokus auf vulnerable Populationen

## 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_2015]] - Artificial intelligence in Oxford Dictionary of English
