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title: "Considering a unified model of artificial intelligence enhanced social work: A systematic review"
authors:
  - M. Garkisch
  - P. J. Langer
  - T. Becher
year: 2024
type: journalArticle
doi: 10.1007/s41134-024-00326-y
url: 
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.95
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Soziale_Arbeit
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# Considering a unified model of artificial intelligence enhanced social work: A systematic review

## 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 | 88 |
| Correctness | 97 |
| Category Validation | 92 |
| **Overall Confidence** | **92** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.95)

## Key Concepts

- [[AI Literacy in Social Work]]
- [[Algorithmic Bias in Social Services]]
- [[Predictive Analytics in Child Welfare]]

## Wissensdokument

# Considering a Unified Model of Artificial Intelligence Enhanced Social Work: A Systematic Review

## Kernbefund

Die Literatur zeigt einen signifikanten Mangel an empirischer Forschung zu AI-Implementierungen in der Sozialen Arbeit. Die Autoren entwickeln ein integriertes Modell der 'Artificial Intelligence Enhanced Social Work' basierend auf Menschenrechtsrahmen und dem Tripelmandat der Sozialen Arbeit.

## Forschungsfrage

Wie konzeptualisieren Sozialarbeitsforscher Studien zu Künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit, und welche Möglichkeiten und Risiken entstehen dabei?

## Methodik

Theoretisch/Review - Systematische Literaturanalyse von 67 Peer-reviewed Artikeln aus englischsprachigen Datenbanken mit qualitativer Kodierung und thematischer Analyse basierend auf Staub-Bernasconis Tripelmandat
**Datenbasis:** 67 analysierte Artikel aus einem Zeitraum von 15 Jahren; qualitative Inhaltsanalyse

## Hauptargumente

- Soziale Arbeit als Menschenrechtsprofession muss AI-Technologien kritisch prüfen, um sicherzustellen, dass sie mit Kernwerten wie Menschenwürde, Nichtdiskriminierung, Partizipation und Transparenz übereinstimmen.
- Der aktuelle Forschungsstand zeigt systematische Lücken: Es gibt wenig empirische Evidenz für AI-Implementierungen in der Sozialen Arbeit, und Forschung konzentriert sich auf einzelne Sektoren (Kinderwohlfahrt, Jugendarbeit, psychische Gesundheit).
- Ein integriertes Modell muss drei Ebenen adressieren (Profession, Organisationen/Agenturen, Klient:innen) und Aspekte wie interdisziplinäre Zusammenarbeit, AI-Literacy, ethische Standards, Governance, Ressourcenallokation, Nichtdiskriminierung und partizipatives Design umfassen.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Es is extremely important that professionals are educated and sensitized to data and AI literacy (Fiok et al., 2022). [...] future skills are important for digital and technological transformation [...] The focus on human-machine (AI) interaction [...] and legal affairs should also be taken into account here, too.

### Evidenz 2

the development of large language models like ChatGPT (Marquart & Goldkind, 2023) [...] it is crucial to critically assess AI technology implications on the protection of human rights

### Evidenz 3

Artificial intelligence, a specific constellation of algorithmic and computing strategies, has gained significant attention [...] predictive thinking (Gillingham, 2016b) [...] machine learning technology has entered social work and social services [...] predictive analytics, algorithms and other forms of artificial intelligence

### Evidenz 4

Social work, as a human rights-based profession, is globally recognized as a profession committed to enhancing human well-being [...] the profession is recognized by the United Nations as a profession group that strives to enable a humane life (IFSW, IASSW und UN Centre for Human Rights, 1994)

### Evidenz 5

the algorithms can also suggest unjustified or discriminatory recommendations (Aizenberg & van den Hoven, 2020) and [...] include 'embedded bias' [...] predictive analytics, algorithms and other forms of artificial intelligence are highly likely to reproduce and exacerbate biases reflected in existing data and policies (United Nations General Assembly, 2019)

### Evidenz 6

Applying nondiscrimination in an Artificial Intelligence Enhanced Social Work context calls for inclusive data sets, inclusion, and representation across decision makers and AI creators as well as inviting a range of affected population members in the review and refinement process of AI tools

### Evidenz 7

Ethical guidelines can help to overcome these ethical challenges [...] dignity, freedom, equality, solidarity, and the right to life are the overriding ethical values (Aizenberg & van den Hoven, 2020) [...] It is critical to ensure that technological applications uphold the fundamental principles of the profession, including human rights and justice

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Höchst relevant für die Schnittstelle von KI und Sozialer Arbeit. Das Paper adressiert direkt die ethischen, menschenrechtlichen und praktischen Implikationen von AI-Einsatz in sozialarbeiterischen Kontexten und identifiziert kritische Forschungslücken.

**Unique Contribution:** Erste umfassende systematische Literaturanalyse (67 Artikel) zur KI-Sozialer-Arbeit-Schnittstelle mit Entwicklung eines integrierten theoretischen Modells (Artificial Intelligence Enhanced Social Work), das Staub-Bernasconis Tripelmandat mit Menschenrechtsrahmen verbindet.

**Limitations:** Begrenzt auf englischsprachige Peer-reviewed-Artikel der letzten 15 Jahre; schließt Bücher, Buchkapitel, Konferenzpapers, Dissertationen und graue Literatur aus; primär deskriptive Abbildung des empirischen Forschungsstandes ohne eigene empirische Erhebungen.

**Target Group:** Sozialarbeiter:innen, Sozialarbeitswissenschaftler:innen, Organisationen der Sozialen Arbeit, KI-Entwickler mit Fokus auf Sozialsektor, Policymaker im Bereich Soziale Dienste, AI-Ethiker:innen, Bildungsverantwortliche in der Sozialarbeitsausbildung

## Schlüsselreferenzen

- [[StaubBernasconi_2019]] - Human Rights and Social Work - The Triple Mandate
- [[United_Nations_General_Assembly_2019]] - Digital Welfare States and Human Rights - Report on Extreme Poverty
- [[Aizenberg_van_den_Hoven_2020]] - Human Rights and AI - Design Requirements
- [[Donahoe_Metzger_2019]] - AI and Human Rights Framework
- [[Garkisch_2020]] - Digital Social Work Technologies
- [[Gillingham_2016]] - Predictive Analytics in Child Welfare
- [[Goldkind_2018]] - Digital Social Work
- [[Marquart_Goldkind_2023]] - ChatGPT and Social Work Practice
- [[Coulton_et_al_2015]] - Social Sector and Digital Revolution
- [[Rodriguez_Storer_2020]] - Computational Social Science and Ethical Algorithms
