Sosyal Hizmet ve Çocuk Refahında Yapay Zeka
Çocuk refahı kurumları, istismar ve ihmal raporlarının taranmasına yardımcı olmak için tahmine dayalı yapay zekayı kullanırken, sosyal hizmet uzmanları da evrak işlerini azaltmak ve riski yüzeye çıkarmak için yapay zeka araçlarını kullanıyor.
Genel Bakış
These high-stakes systems raise some of the sharpest fairness and accountability questions in all of AI.
Derin Dalış
Bir yardım hattı arandığında çocuklara yönelik kötü muamelenin olası olduğu bildirildiğinde, tarayıcıların soruşturma yapıp yapmayacağına karar vermesi gerekir. Pensilvanya'daki Allegheny Aile Tarama Aracı gibi araçlar, bu kararı desteklemek için idari verilerden (önceki refah geçmişi, kamu yararları, sabıka ve davranışsal sağlık kayıtları) bir risk puanı hesaplıyor. Taraftarlar bunun taramayı daha tutarlı hale getirdiğini söylüyor; Aralarında gazetecilerin ve ACLU'nun da bulunduğu eleştirmenler, bunun yoksulluğu ve ırksal önyargıyı kodlayabileceği konusunda uyarıyor çünkü yoksul ve Siyah aileler, öğrenilen hükümet veri setlerinde aşırı temsil ediliyor. ABD Adalet Bakanlığı'nın bu tür araçların engelli kişilere karşı ayrımcılık yapıp yapmadığını incelediği bildirildi. Üretken yapay zeka, risk puanlamanın ötesinde artık sosyal hizmet uzmanlarının vaka notları hazırlamasına, uzun vaka dosyalarını özetlemesine ve belgeleri tercüme etmesine yardımcı olarak doğrudan müşteriyle iletişime geçmek için zaman kazandırıyor.
Teknik Bilgi
Çocuk refahı risk modellerinin çoğu, geçmişteki vaka kayıtlarını etiket olarak kullanarak gelecekteki yeniden yönlendirme veya ev dışına yerleştirme gibi sonuçları tahmin etmek için eğitilmiş denetimli sınıflandırıcılardır. Tehlike, temsili önyargıdır: Model geçmiş kurum kararlarından öğrenir, dolayısıyla bu kararlar önyargılıysa puan onları yeniden üretir. Düşük gelirli ailelere ilişkin daha fazla hükümet verisi mevcut olduğundan, önceki temas sıklığı gerçek riskten ziyade yoksullukla ilişkilendirilen bir özellik haline geliyor ve halihazırda gözetim altında olan toplulukların puanları şişiriliyor.
Stratejik Etki
Context and rules
Sektör bağlamı, yapay zeka fikirlerinin gerçeklikle temasta kalıp kalamayacağını belirler.
Quality control
Etki alanı kısıtlamaları kabul edilebilir hata oranlarını ve gözetim modellerini etkiler.
Build choices
Başarılı dağıtımlar, teknik kapasiteyi ön saflardaki iş akışlarıyla uyumlu hale getirir.
Sosyal Hizmet ve Çocuk Refahında Yapay Zekanın Geleceği
Alan 'karar vermeye değil, karar desteğine' doğru ilerliyor; bir insanı döngünün içinde tutmak, model denetimleri yayınlamak ve ailelere puanlara itiraz etme hakkı vermek. Dış önyargı denetimlerini, engellilik ayrımcılığı incelemesini ve risk puanının asla bir çocuğu uzaklaştırmanın tek temeli olamayacağına dair daha net kuralları bekleyin. Daha düşük riskli, daha az tartışmalı kullanımlar (evrak işlerinin otomatikleştirilmesi, kayıtların özetlenmesi ve çeviri) muhtemelen tahmine dayalı risk puanlamasından daha hızlı yaygınlaşacaktır.
Gerçek Dünya Uygulaması
Allegheny Aile Tarama Aracı, yardım hattı tarama görevlilerinin bir kötü muamele yönlendirmesinin araştırılıp araştırılmayacağına karar vermesine yardımcı olmak için bir risk puanı oluşturuyor
Vaka notlarının taslağını hazırlayan ve özetleyen üretken yapay zeka, vaka çalışanlarının dokümantasyona daha az, ailelerle daha fazla vakit geçirmesine olanak tanıyor
Sosyal hizmet uzmanlarının İngilizce konuşmayan müşterilerle iletişim kurmasına ve vaka belgelerini tercüme etmesine yardımcı olan doğal dil çeviri araçları
Tahmine dayalı analitikler, kalıcı yerleştirme olmadan koruyucu bakım nedeniyle yaşlanma riskinin daha yüksek olduğu gençleri işaretleyerek ajansların hizmetleri önceliklendirebilmesini sağlıyor
Riskler ve Korkuluklar
Düzenleyici gereklilikler, aksi takdirde güçlü prototipleri geçersiz kılabilir.
Tarihsel veriler belirli topluluklara zarar veren önyargıları kodlayabilir.
Eski sistemler entegrasyon darboğazları ve gizli maliyetler yaratabilir.
Uygulama Yol Haritası
Sorunun çerçevelenmesinden değerlendirmeye kadar alan uzmanlarını dahil edin.
Lansmandan önce denetim yollarını ve belgeleri tasarlayın.
Uyumluluk ve güvenlik yükümlülüklerini erkenden doğrulayın.
Açık durdurma ve geri alma kriterleriyle aşamalar halinde kullanıma alın.
Keşfetmeye Devam Edin
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Social Work and Child Welfare quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Demiryollarında Yapay Zeka
Sık sorulan sorular
What is AI in Social Work and Child Welfare?
Çocuk refahı kurumları, istismar ve ihmal raporlarının taranmasına yardımcı olmak için tahmine dayalı yapay zekayı kullanırken, sosyal hizmet uzmanları da evrak işlerini azaltmak ve riski yüzeye çıkarmak için yapay zeka araçlarını kullanıyor. Bu yüksek riskli sistemler, tüm yapay zekadaki en keskin adalet ve hesap verebilirlik sorularını gündeme getiriyor.
Allegheny Ailesi Tarama Aracı ne üretir?
Araç, insan tarayıcılarının kötü muamele raporunun soruşturmayı gerektirip gerektirmediğine karar vermesini desteklemek için idari verilerden bir risk puanı oluşturuyor; bu, nihai bir karar değil, karar desteğidir.
Çocuk refahı risk modellerinde 'vekil önyargı' nedir?
Vekil önyargı, ölçülebilir bir özelliğin (önceki kurumla temas sıklığı gibi), modelin tahmin etmeyi amaçladığı gerçek sonuçtan ziyade yoksulluk veya ırkla ilişkili olması durumunda ortaya çıkar.
Yoksul ve Siyah aileler bu sistemlerde neden abartılı risk puanları alıyor olabilir?
Düşük gelirli ve aşırı gözetim altındaki topluluklara ilişkin daha fazla idari veri mevcut olduğundan, önceden temasa geçilen özellikler, gerçek risk daha yüksek olmasa bile puanlarını şişiriyor.
Çocuk refahı risk puanlaması için genellikle ne tür bir makine öğrenimi modeli kullanılır?
Bu araçlar genellikle, geçmiş vaka kayıtlarını etiketli eğitim verileri olarak kullanarak, yeniden yönlendirme veya yerleştirme gibi sonuçları tahmin etmek üzere eğitilmiş, denetlenen sınıflandırıcılardır.
Yapay zekanın sosyal hizmetlerde hangi düşük riskli kullanımı hızla artıyor?
Evrak işleri, vaka dosyalarının özetlenmesi ve çeviri için üretken yapay zeka, tahmine dayalı risk puanlamasına göre daha az tartışmalıdır ve vaka çalışanının boş zamanını da kapsayacak şekilde genişlemektedir.