Building and Governing AI Systems: Advancing Social Workers' Roles across the Technology Industry, Human Service Organizations, and Policy Institutions
本文认为，社会工作者应当通过将其现有的胜任能力与伦理框架映射至人工智能治理，并特别将产品管理作为主要切入点，从而将其专业范畴扩展到工业、人类服务及政策领域的技术决策角色中。
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想象一下，技术世界就像一个繁忙、热闹的大厨房，机器人正在学习烹饪。长期以来，社会工作者——那些帮助人们应对危机、寻找住房和获取心理健康支持的专业人士——一直是为饥饿者提供食物的人。但现在，机器人正在接管整个厨房。它们在决定谁能得到食物，份量有多大，甚至在编写食谱。这个新领域被称为人工智能（AI），它正步入社会工作者一直工作的领域，如儿童福利、危机热线和政府福利。
要理解正在发生的事情，你需要了解几个简单的概念。首先，AI 不仅仅是一个聪明的计算器；它是一个通过数据进行学习，从而做出预测或决策的系统，就像一个读了百万本历史书，然后试图猜测故事走向的学生。其次，这些系统是由团队构建的，而不仅仅是一个实验室里的天才。有人决定“建造什么”，有人决定“外观如何”，还有人决定“遵循什么规则”。最后是一个叫做“部署”的概念。这是工具离开工厂并开始在现实世界中投入使用的时刻。那是橡胶遇到路面的时刻，也是一个错误的决策可能伤害到真实人类的时刻。大家都在问的一个大问题是：如果这些机器人在为脆弱的人群做出生死攸关的决定，那么谁正坐在桌旁，确保这些机器人是仁慈、公平且有帮助的？
本文认为，社会工作者不应只是在场边观察机器人，而应该真正坐到桌旁参与建设。作者们是来自密歇根大学的研究团队，他们建议社会工作者有资格成为这些 AI 系统的“厨师”，而不只是服务员。他们指出，目前社会工作者通常是使用这些工具的人，或者是其客户被这些工具评判的对象，但他们很少是决定这些工具如何运作的人。论文引入了“产品管理”这一概念，将其视为社会工作者进入科技界的理想职业。把产品经理想象成一艘船的船长，他决定船去哪里，需要什么补给，以及谁可以登船。作者展示了社会工作者在学校学到的技能——比如倾听他人、理解环境以及解决复杂问题——与担任 AI 系统产品经理所需的技能完全一致。
这篇论文并不仅仅是在说“社会工作者应该这样做”；它还详细勾勒了具体路径。它将技术团队拆解为不同的角色，比如建造引擎的工程师、为船涂装的设计师，以及研究乘客的研究员。然后，它展示了社会工作者的训练如何与产品经理的工作相匹配。例如，社会工作者学习如何评估一个家庭的需求；产品经理学习如何评估用户对一款应用的需求。这本质上是同一种技能，只是应用在了不同的房间里。作者还警告说，仅仅知道如何使用 AI 是不够的。社会工作者需要具备“生产素养”（production literacy），这意味着要理解 AI 是如何被训练的，它“吃”了什么数据，以及如何解读结果，以免被兜售“蛇油算法”的供应商所欺骗。
至关重要的是，论文反对这样一种观点，即社会工作者只能充当“伦理警察”，在系统建成后才出现并说：“等等，这不公平。”作者认为，如果你没有从一开始就参与决策过程，你就无法真正阻止伤害的发生。他们也反驳了“社会工作者需要变成计算机程序员才能参与其中”的说法。你不需要知道如何编写引擎的代码才能成为船长；你只需要知道如何驾驶船只并理解地图。论文建议，社会工作者可以通过现有的教育路径进入这些角色，例如学习产品是如何制造的以及如何阅读合同，而无需获得第二个工程学位。
作者们谨慎地表示，这是一个提议和路线图，而非既定的事实。他们并不声称社会工作者已经在领导科技行业（事实并非如此），但他们认为这些技能是存在的，且需求是紧迫的。他们指出，虽然一些科技公司已经开始聘请社会工作者从事安全相关工作，但这仍然很罕见。论文最后呼吁开展更多研究，以观察社会工作者是否真的能在这些高风险工作中取得成功，以及他们能否在快节奏的科技环境中保持其伦理指南针。这是一项行动号召，呼吁该专业停止让机器人驾驶巴士，转而开始握住方向盘。
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