Building and Governing AI Systems: Advancing Social Workers' Roles across the Technology Industry, Human Service Organizations, and Policy Institutions
Dit artikel betoogt dat maatschappelijk werkers hun professionele reikwijdte moeten uitbreiden naar rollen in technologische besluitvorming binnen industrie, menselijke dienstverlening en beleid door hun bestaande competenties en ethische kaders in kaart te brengen voor AI-governance, met een specifieke focus op productmanagement als primair instappunt.
Oorspronkelijk artikel vrijgegeven aan het publieke domein onder CC0 1.0 (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Stel je de wereld van technologie voor als een enorme, drukke keuken waar robots leren koken. Lange tijd waren maatschappelijk werkers—professionals die mensen helpen bij crises, bij het vinden van huisvesting en bij mentale gezondheidszorg—degenen die het eten aan de hongerigen serveerden. Maar nu nemen de robots de keuken zelf over. Zij beslissen wie er een maaltijd krijgt, hoe groot de portie is en schrijven zelfs de recepten. Dit nieuwe veld wordt Kunstmatige Intelligentie (AI) genoemd, en het dringt door in precies de gebieden waar maatschappelijk werkers altijd hebben gewerkt, zoals jeugdzorg, crisishotlines en overheidsuitkeringen.
Om te begrijpen wat er aan de hand is, moet je een paar simpele dingen weten. Ten eerste is AI niet zomaar een slimme rekenmachine; het is een systeem dat leert van data om voorspellingen of beslissingen te maken, een beetje zoals een student die een miljoen geschiedenisboeken leest en dan probeert te raden hoe het verhaal afloopt. Ten tweede worden deze systemen gebouwd door teams van mensen, niet door slechts één genie in een laboratorium. Er zijn mensen die beslissen wat er gebouwd wordt, mensen die beslissen hoe het eruit ziet, en mensen die beslissen welke regels het volgt. Ten slotte is er een concept genaamd "deployment" (implementatie). Dit is het moment waarop een instrument de fabriek verlaat en in de echte wereld wordt gebruikt. Dat is wanneer de rubber de weg raakt, en wanneer een slechte beslissing een echt persoon kan schaden. De grote vraag die iedereen stelt is: als deze robots levensbelangrijke beslissingen nemen voor kwetsbare mensen, wie zit er dan aan tafel om ervoor te zorgen dat de robots vriendelijk, eerlijk en behulpzaam zijn?
Dit artikel betoogt dat maatschappelijk werkers moeten stoppen met alleen maar vanaf de zijlijn naar de robots te kijken en daadwerkelijk aan tafel moeten gaan zitten om hen te helpen bouwen. De auteurs, een team onderzoekers van de Universiteit van Michigan, suggereren dat maatschappelijk werkers uniek gekwalificeerd zijn om de "chefs" van deze AI-systemen te zijn, en niet slechts de servers. Ze wijzen erop dat maatschappelijk werkers op dit moment vaak degenen zijn die de instrumenten gebruiken, of degenen wier cliënten door die instrumenten worden beoordeeld, maar dat zij zelden degene zijn die beslissen hoe de instrumenten werken. Het artikel introduceert het idee van "Product Management" als de perfecte baan voor maatschappelijk werkers in de techwereld. Denk aan een Product Manager als de kapitein van een schip die beslist waar het schip heen gaat, welke voorraden het nodig heeft en wie er aan boord mag. De auteurs laten zien dat de vaardigheden die maatschappelingen in hun opleiding leren—zoals luisteren naar mensen, het begrijpen van hun omgeving en het oplossen van complexe problemen—precies dezelfde vaardigheden zijn die nodig zijn om een Product Manager voor een AI-systeem te zijn.
Het artikel zegt niet alleen "maatschappelijk werkers zouden dit moeten doen"; het brengt nauwkeurig in kaart hoe dat moet gebeuren. Het breekt het tech-team af in verschillende rollen, zoals de ingenieurs die de motor bouwen, de ontwerpers die het schip verven en de onderzoekers die de passagiers bestuderen. Vervolgens laat het zien hoe de training van een maatschappelijk werker overeenkomt met de functie van de Product Manager. Bijvoorbeeld: een maatschappelijk werker leert de behoeften van een gezin te beoordelen; een Product Manager leert wat gebruikers nodig hebben van een app. Het zijn dezelfde vaardigheden, alleen worden ze in een andere kamer gebruikt. De auteurs waarschuwen ook dat alleen weten hoe je AI gebruikt, niet genoeg is. Maatschappelijk werkers hebben "productie-geletterdheid" nodig, wat betekent dat ze moeten begrijpen hoe de AI is getraind, welke data het heeft "gegeten" en hoe ze de resultaten kunnen lezen zodat ze niet worden bedrogen door een leverancier die een snake-oil algoritme verkoopt.
Cruciaal is dat het artikel zich verzet tegen het idee dat maatschappelijk werkers alleen de "ethische politie" moeten zijn die pas verschijnt nadat het systeem is gebouwd om te zeggen: "Wacht, dat is oneerlijk." De auteurs zeggen dat als je vanaf het begin geen deel uitmaakt van het besluitvormingsproces, je de schade niet echt kunt stoppen. Ze spreken ook de gedachte tegen dat maatschappelijk werkers programmeurs moeten worden om betrokken te kunnen zijn. Je hoeft niet te weten hoe je de motor codeert om de kapitein te zijn; je moet alleen weten hoe je het schip stuurt en de kaart begrijpt. Het artikel suggereelt dat maatschappelijk werkers deze rollen kunnen betreden via bestaande onderwijstrajecten, zoals het leren over hoe producten worden gemaakt en het lezen van contracten, zonder dat ze een tweede diploma in engineering nodig hebben.
De auteurs zijn voorzichtig en benadrukken dat dit een voorstel en een routekaart is, en geen voldongen feit. Ze beweren niet dat maatschappelijk werkers de techsector al runnen (dat zijn ze niet), maar ze suggereren dat de vaardigheden aanwezig zijn en de nood hoog is. Ze wijzen erop dat hoewel sommige techbedrijven zijn begonnen met het inhuren van maatschappelijk werkers voor veiligheidsrollen, dit nog steeds zeldzaam is. Het artikel eindigt met een oproep tot actie voor het beroep om te stoppen met toekijken hoe de robots de bus besturen en in plaats daarvan het stuur te grijpen.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.