Building and Governing AI Systems: Advancing Social Workers' Roles across the Technology Industry, Human Service Organizations, and Policy Institutions
Questo articolo sostiene che gli assistenti sociali dovrebbero ampliare il proprio ambito professionale in ruoli decisionali tecnologici nei settori dell'industria, dei servizi umani e della politica, mappando le proprie competenze esistenti e i propri quadri etici sulla governance dell'IA, con un focus specifico sul product management come principale punto di ingresso.
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Immaginate il mondo della tecnologia come una cucina enorme e frenetica dove i robot stanno imparando a cucinare. Per molto tempo, gli assistenti sociali — professionisti che aiutano le persone a navigare attraverso le crisi, trovare alloggio e ricevere supporto per la salute mentale — sono stati coloro che hanno servito il cibo agli affamati. Ma ora, i robot stanno prendendo il controllo della cucina stessa. Stanno decidendo chi riceve un pasto, quanto deve essere grande la porzione e persino scrivendo le ricette. Questo nuovo campo si chiama Intelligenza Artificiale (IA), e si sta spostando proprio nei luoghi in cui gli assistenti sociali hanno sempre lavorato, come il benessere dei minori, le linee telefuse di crisi e i sussidi governativi.
Per capire cosa stia succedendo, è necessario conoscere alcune cose semplici. Primo, l'IA non è solo una calcolatrice intelligente; è un sistema che impara dai dati per fare previsioni o decisioni, un po' come uno studente che legge un milione di libri di storia e poi cerca di indovinare cosa accadrà dopo in una storia. Secondo, questi sistemi sono costruiti da team di persone, non solo da un genio in un laboratorio. Ci sono persone che decidono cosa costruire, persone che decidono come deve apparire e persone che decidono quali regole deve seguire. Infine, c'è il concetto di "deployment" (implementazione). Questo è il momento in cui uno strumento lascia la fabbrica e inizia a essere usato nel mondo reale. È allora che la gomma incontra la strada, e quando una cattiva decisione può ferire una persona reale. La grande domanda che tutti si pongono è: se questi robot stanno prendendo decisioni di vita o di morte per persone vulnerabili, chi è seduto al tavolo a controllare che i robot siano gentili, giusti e utili?
Questo articolo sostiene che gli assistenti sociali dovrebbero smettere di limitarsi a guardare i robot dai bordi del campo e iniziare invece a sedersi al tavolo per aiutarli a costruirli. Gli autori, un team di ricercatori dell'Università del Michigan, suggeriscono che gli assistenti sociali sono unicamente qualificati per essere i "cuochi" di questi sistemi di IA, non solo i camerieri. Evidenziano che, in questo momento, gli assistenti sociali sono spesso coloro che usano gli strumenti o coloro i cui clienti vengono giudicati da essi, ma sono raramente coloro che decidono come funzionano gli strumenti. L'articolo introduce l'idea di "Product Management" (Gestione del Prodotto) come il lavoro perfetto per gli assistenti sociali nel mondo tecnologico. Pensate a un Product Manager come al capitano di una nave che decide dove va la nave, di quali rifornimenti ha bisogno e chi sale a bordo. Gli autori mostono che le competenze che gli assistenti sociali apprendono durante l'università — come l'ascoltare le persone, comprendere il loro ambiente e risolvere problemi complessi — sono esattamente le stesse competenze necessarie per essere un Product Manager per un sistema di IA.
L'articolo non dice solo "gli assistenti sociali dovrebbero fare questo"; esso traccia esattamente come farlo. Analizza il team tecnologico in diversi ruoli, come gli ingegneri che costruiscono il motore, i designer che dipingono la nave e i ricercatori che studiano i passeggeri. Poi mostra come la formazione di un assistente sociale si sposi con il lavoro di Product Manager. Ad esempio, un assistente sociale impara come valutare i bisogni di una famiglia; un Product Manager impara come valutare ciò di cui gli utenti hanno bisogno da un'app. È la stessa competenza, solo usata in una stanza diversa. Gli autori avvertono anche che non basta sapere come usare l'IA. Gli assistenti sociali devono avere una "letteracy di produzione" (alfabetizzazione produttiva), il che significa capire come l'IA è stata addestrata, quali dati ha "mangiato" e come leggere i risultati in modo da non farsi ingannare da un venditore che propone un algoritmo miracoloso.
Fondamentalmente, l'articolo si oppone all'idea che gli assistenti sociali debbano essere solo la "polizia dell'etica" che si presenta dopo che il sistema è stato costruito per dire: "Aspetta, questo è ingiusto". Gli autori sostengono che se non fai parte del processo decisionale fin dall'inizio, non puoi davvero fermare il danno. Inoltre, contestano l'idea che gli assistenti sociali debbano diventare programmatori informatici per essere coinvolti. Non serve sapere come programmare il motore per essere il capitano; basta sapere come guidare la nave e comprendere la mappa. L'articolo suggerisce che gli assistenti sociali possono accedere a questi ruoli attraverso percorsi formativi esistenti, come imparare come vengono creati i prodotti e come leggere i contratti, senza la necessità di una seconda laurea in ingegneria.
Gli autori sono attenti a dire che questa è una proposta e una tabella di marcia, non un fatto compiuto. Non pretendono che gli assistenti sociali stiano già gestendo l'industria tecnologica (non lo stanno facendo), ma suggeriscono che le competenze ci sono e che la necessità è urgente. Evidenziano che, sebbene alcune aziende tecnologiche abbiano iniziato ad assumere assistenti sociali per ruoli di sicurezza, è ancora raro. L'articolo si conclude con un appello alla ricerca per vedere se gli assistenti sociali possano effettivamente avere successo in questi lavori ad alto rischio e se possano mantenere la loro bussola etica lavorando in un ambiente tecnologico frenetico. È un invito all'azione affinché la professione smetta di lasciare che i robot guidino l'autobus e inizi a prendere il volante.
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