KI und Soziale Arbeit

Im ersten Kapitel unseres kostenlosen Online-Kurses über „KI und Soziale Arbeit“ befassen wir uns zunächst mit den technischen Aspekten Künstlicher Intelligenz. Dabei wird es Sie vielleicht überraschen, dass die konzeptionellen Grundlagen zur Funktionsweise von KI bereits vor Jahrhunderten geschaffen wurden, etwa bei der Entwicklung des mechanischen Webstuhls oder der ersten Rechenmaschinen.

Ein kurzer Exkurs in die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz erleichtert es, …

• … die Beweggründe zu verstehen, die zur Entwicklung von KI-Systemen geführt haben
• … Wirkungsbereiche von KI zu erkennen, die einem bislang nicht bewusst waren
• … die Potenziale von KI zu erfassen und dabei zu erkennen, wie KI unser Leben vereinfachen, aber auch beeinträchtigen kann

Big Data, Algorithmen, neuronale Netze, maschinelles Lernen, Deep Learning… Will man sich über Digitalisierung informieren, wird man in den Medien und in der Fachliteratur mit vielerlei Schlagwörtern konfrontiert. Aber verstehen wir wirklich, was sich hinter diesen Bezeichnungen verbirgt? In Kapitel 1 unseres OPEN vhb-Kurses erklären wir Ihnen einige wichtige Begriffe. Und bereits hier lässt sich eine Brücke zur Praxis in der Sozialen Arbeit schlagen: So erfahren Sie beispielsweise, wie die genannten Konzepte bei der Entwicklung von Scoring-Systemen zur Risikobewertung im Kontext von Straffälligkeit und Kindeswohlgefährdung zusammenwirken.

Doch was macht KI eigentlich mit den verfügbaren Daten? Und welchen Output kann man erwarten? Hierzu erläutern wir zwei verschiedene Ansätze und zeigen auf, inwiefern diese auch für die Soziale Arbeit relevant sind:

• Rationaler Ansatz, um beispielsweise für die Routenplanung oder in der Bilderkennung optimale und objektiv messbare Ergebnisse zu erzielen
• Verhaltensorientierter Ansatz, um menschliches Verhalten etwa in der Sprachverarbeitung oder in der Entscheidungsfindung nachzuahmen

Weitere Beispiele zeigen, dass generative Künstliche Intelligenz innerhalb gewisser Grenzen sogar kreativ sein kann – man denke zum Beispiel an sogenannte „Roboterjournalisten“, deren Texte mitunter nur schwer von Texten menschlicher Autoren zu unterscheiden sind. Oder man denke an intelligente Übersetzungsprogramme, die in der Lage sind, kontextabhängige Entscheidungen zu treffen. Ein auf derartigen Konzepten basierendes Anwendungsbeispiel, das im Bereich der Sozialen Arbeit Vorteile mit sich bringen kann, sind Chatbots. Diese können beispielsweise die Kommunikation mit Behörden erleichtern oder Klient*innen vor und während einer Therapie unterstützen.

Zum Abschluss des ersten Kapitels liefert der offene Online-Kurs „KI und Soziale Arbeit“ Denkanstöße, inwiefern der Einsatz Künstlicher Intelligenz in unserer Gesellschaft nicht nur Vorteile mit sich bringt, sondern auch Gefahren birgt: beispielsweise durch die Verletzung von Persönlichkeitsrechten, durch Datenschutzverstöße oder durch Verbreitung von Falschinformationen in Social Media mittels Deepfakes und Bots.

Im ersten Kapitel unseres kostenlosen Online-Kurses wurde dargelegt, dass der Einsatz Künstlicher Intelligenz auch mit Gefahren und Risiken einhergeht. Vor diesem Hintergrund befassen wir uns in Kapitel 2 mit der Frage, inwieweit die Nutzung von KI überhaupt ethisch und moralisch vertretbar ist. Dabei klären wir zunächst, wie sich Moral und Ethik unterscheiden und wie ethisch verantwortungsvolles Handeln funktionieren kann.

Moral und Ethik spielen bei Tätigkeiten in der Sozialen Arbeit oder auch in Gesundheitsberufen eine große Rolle. Schließlich wollen Personen, die in diesen Bereichen tätig sind, für andere Menschen „Gutes“ tun. Allerdings ist es gar nicht so einfach, „gutes Handeln“ zu definieren. In diesem Kapitel hinterfragen und diskutieren wir mit Hilfe der Ethik als Reflexionstheorie, was unter gutem Handeln überhaupt zu verstehen ist.

Im Zeitalter der Digitalisierung werden in der Sozialen Arbeit zudem eine „Ethik der Information“ und eine „Digitale Ethik“ benötigt, zum Beispiel, wenn es darum geht, Entscheidungen und Ergebnisse von KI unter ethischen Gesichtspunkten begründen und bewerten zu können. Dies ist notwendig, weil KI-Systeme – bekanntestes Beispiel: die Suchmaschine Google – aus einer Unmenge von Informationen für den Menschen eine keinesfalls objektive Vorauswahl treffen und damit unsere Entscheidungen beeinflussen. Liefern uns Maschinen aber wirklich immer die richtigen Daten für gute, gerechte und faire Entscheidungen? Und können Maschinen in ihren Entscheidungen beispielsweise auch kulturelle Unterschiede berücksichtigen? Um Antworten auf diese Fragen zu finden, übertragen wir das Modell zur ethischen Urteilsfindung von Heinz Eduard Tödt auf den Bereich der Künstlichen Intelligenz.

Nachdem wir uns im ersten Kapitel vornehmlich mit technischen Aspekten der Künstlichen Intelligenz und anschließend in Kapitel 2 mit grundsätzlichen ethischen und moralischen Überlegungen in Zusammenhang mit KI auseinandergesetzt haben, erkunden wir nun, welche Perspektiven und Risiken KI für die Soziale Arbeit der Zukunft mit sich bringt.

Dabei betrachten wir, wie sich Big-Data-Analysen in der Sozialen Arbeit zur Risikoeinschätzung nutzen lassen, beispielsweise wenn es um Kindeswohlgefährdung geht.

Insbesondere während der COVID 19-Pandemie haben sich viele Therapie- und Beratungsleistungen ins Internet verlagert. KI-basierte Anwendungen können den Austausch zwischen Sozialarbeiter*innen und Klient*innen vereinfachen und Letztere bei der Bewältigung ihres Alltags unterstützen. An die zunehmende „Datafizierung“ des Austauschs zwischen Sozialarbeiter*innen und Klient*innen knüpfen sich jedoch auch Fragen des Datenschutzes. Wie kann der Missbrauch sensibler klientenbezogener Daten verhindert werden?

Bei allen vorhandenen Risiken bieten KI, Big Data & Co. jedoch auch viele Möglichkeiten, Soziale Dienste zum Beispiel in der Jugendarbeit, in der Suchtprävention oder in der Arbeit mit Straftäterinnen und Straftätern noch klientenfreundlicher zu gestalten. Anhand eines Beispiels aus der Autismus-Therapie zeigen wir Ihnen, wie der Einsatz von sozialen Robotern trotz der geringen Zahl an verfügbaren Therapieplätzen eine dringend erforderliche Behandlung dennoch ermöglichen kann. Allgemein erweisen sich sogenannte Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) in der Sozialen Arbeit als hilfreich, da menschliche Urteile oft fehlerbehaftet sind. Allerdings sind auch derartige KI-basierte Systeme niemals objektiv. In unserem OPEN vhb-Kurs erklären wir, wie EUS als Unterstützung für Sozialarbeiter*innen dennoch wertvolle Dienste leisten können.

In diesem Kapitel unseres kostenlosen Online-Lernangebots haben Sie ferner die Gelegenheit, das Forschungsprojekt KAIMo kennenzulernen. Hier geht es um die Frage, ob ein Algorithmus tatsächlich moralisch kalkulieren kann. In einem Podcast kommt das Projektteam selbst zu Wort. Mit „EMPAMOS – Empirische Analyse motivierender Spielelemente“ stellen wir Ihnen zudem ein Forschungsprojekt der Technischen Hochschule Nürnberg vor, in dem motivierende Elemente in Gesellschafts- und Brettspielen identifiziert werden, um sie in anderen Kontexten nutzbar zu machen. Abschließend widmen wir uns dem hybriden Gamification-Konzept und Promotionsprojekt „Risikokompetenz spielerisch fördern“ (RIKO) von Benjamin Löhner, das in der Drogenberatung eingesetzt wird.

Viele von uns kommen im Alltag regelmäßig mit KI in Berührung, ohne sich dessen immer bewusst zu sein. Es gibt jedoch auch KI-Anwendungen, die ganz bewusst genutzt oder eben nicht genutzt werden. So stehen zum Beispiel viele Menschen Sprachassistenten wie Amazon Alexa, Siri (Apple), Cortana (Microsoft) oder Google Assistant aus Datenschutzsicht kritisch gegenüber. Es besteht die Befürchtung, dass Interessen, Gewohnheiten, soziale Kontakte und weitere sensible, personenbezogene Daten von Konzernen „ausspioniert“ werden, um daraus kommerziell Kapital zu schlagen. Auf der anderen Seite gibt es seit einigen Jahren Bestrebungen, Sprachqualitätsmerkmale als Indikatoren für Depressionen oder posttraumatische Belastungsstörungen nutzbar zu machen. Auch hier bestehen jedoch teils massive Bedenken hinsichtlich eines möglichen Missbrauchs der Technologie.

Im Bereich der Sozialen Arbeit kommen Klient*innen zum Beispiel über Chatbots in Kontakt mit KI. Wir stellen Ihnen aber auch verschreibungspflichtige KI-Anwendungen vor. So unterstützt das Online-Therapieprogramm Deprexis Klient*innen mit Depressionen bei der Bewältigung ihrer Krankheit und ihres Alltags. Auch für blinde und sehbeeinträchtigte Menschen bietet KI Unterstützung. KI-basierte Sehhilfen können beispielsweise beim Lesen oder bei der Gesichtserkennung helfen.

Im letzten Kapitel unseres kostenfreien Online-Lernangebots laden wir alle Teilnehmer*innen zu einer offenen Diskussion ein: Wie könnte der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit der kommenden Jahre aussehen? Welche Themen und Aspekte sollten dabei besonders berücksichtigt werden?