AI生成的医疗领域社会工作者图像及其对职业身份的影响 - AI与医疗健康

摘要

本研究批判性地探讨了通过人工智能(AI)生成的图像对医疗领域社会工作者的表征，揭示了视觉技术如何延续认识论和时间上的抹除。本研究采用批判性话语分析框架，检验了由生成式AI工具Adobe Illustrator和Adobe Express Text to Image Generator产生的图像。研究结果表明，社会工作始终被错误表征，图像以生物医学符号、规范审美和等级结构为主导，而社会工作实践的关系性和文化响应性方面则被置于不可见状态。这种情况因嵌入AI系统中的认识论权威而加剧，这种权威推崇主导文化叙事，排除了社会工作核心的细微知识。讨论强调了这些表征如何通过维持狭隘的医疗化护理视角来使机构权力结构和科技公司受益。最终，作者认为AI生成图像不仅错误表征社会工作，而且主动重新定义它，引发了关于职业身份、视觉伦理和数字媒介医疗环境中知识合法性的紧迫问题。建议社会工作专业和医疗领域人士应主导和掌控专业回应，确保生成式AI工具体现专业的价值观和伦理。

启示

当前生成式AI图像不能反映医院和医疗环境中的社会工作身份，以及更广泛实践背景中的身份。
需要全国性的社会工作倡导，以促进生成更具多样性、更准确反映社会工作身份的图像。

关键词：生成式AI图像、人工智能、社会工作者、生物心理社会文化护理、职业身份、社会工作倡导

社会工作是一个在全球范围内得到认可的专业和学术学科，其原则建立在社会正义、人权和集体责任的基础上（Mapp等，2019；Mendes，2005）。根据国际社会工作者联合会（IFSW，2014，第2段），社会工作是"一种基于实践的专业和学术学科，促进社会变革与发展、社会凝聚力以及人民的赋权和解放"。从专业角度看，社会工作以社会科学、人文学科和土著知识体系的理论为基础，这些理论被用来与个人和结构互动，以应对生活挑战并增强福祉（Chowa，2024；Saleebey，2000）。社会工作者在医院和医疗实践的多个层面运作（Eddison等，2024；Orr等，2021；Ruth & Marshall，2017）。在微观层面，他们为个人和家庭提供直接支持（Moon & McDermott，2020；Orr等，2021；Pockett等，2022；Vo，2020）；在中观层面，他们与群体和社区合作（Nayda等，2025）；在宏观层面，他们影响政策、倡导系统变革并促进社会发展（Booth & Venville，2021；IFSW，2014）。他们的工作涵盖多种环境，包括医院、学校、矫正设施和政府机构（以及其他机构和人类服务机构）。

在澳大利亚，澳大利亚社会工作者协会（AASW）将社会工作定义为一个致力于追求社会正义、人权和专业诚信的专业（AASW，2025）。AASW强调自决、赋权和倡导在解决结构性不平等和促进福祉方面的重要性。因此，社会工作者处于独特的位置，能够弥合个人与其生活所受影响系统之间的差距。他们受过评估复杂的生物心理社会因素、促进资源获取以及在危机和过渡时期支持人们的培训。无论是在医疗、儿童保护、心理健康还是老年护理领域工作，社会工作者在促进社会所有成员的尊严、包容和平等方面都发挥着关键作用（AASW，2025）。

医院和医疗服务是复杂的场所，社会工作者在多学科和跨学科团队以及对社会工作实践的误解中发展和表征其专业地位、角色和身份（Long等，2023）。社会工作作为一个专业，深深植根于心理社会护理模式，强调健康和福祉的社会、文化、心理和政治维度。与医疗专业人员的角色通常与有形的循证程序、治疗和临床环境相关联（世界卫生组织，2013）不同，社会工作者从事复杂、关系性和往往不可见的护理形式（Cederbaum等，2022；Fantus等，2022；Morley，2022）。社会工作角色包括倡导、情感支持、危机干预以及将个人与社区资源联系起来；这些任务不容易通过常规的视觉或话语套路捕捉（Cootes等，2022；Dimla等，2023；Payne，2020）。

人工智能在医疗领域

人工智能(AI)整合到医疗系统中已经加速，重塑了护理的提供、记录和可视化方式。在AI的众多应用中，生成式图像技术越来越多地用于创建医疗专业人员的视觉表征。这些图像通常用于促销、教育或说明性背景，隐含地传达了关于医疗领域中的专业身份、角色、不平等和等级制度的信息（Agrawal等，2025）。在Gisselbaek等（2024）的研究中，AI生成的"部门主管"和普通麻醉师图像主要是男性，而儿科和产科麻醉师图像主要是女性，这表明这可能会削弱女性在该领域的贡献，影响医学生的职涯认知和抱负，并展示了隐藏在AI生成图像中的偏见。类似地，在Currie等（2024）的研究中，药剂师的生成式AI图像为浅肤色男性。然而，某些职业（特别是那些植根于社会和关系护理的职业）的视觉表征仍未得到充分探索。因此，对社会工作者表征的探索恰逢其时。

AI生成的图像在反映现有社会偏见的海量数据集上进行训练（Celi等，2022）。在医疗领域，这尤其成问题。例如，AI生成的医疗专业人员图像通常默认为白人、健全和符合常规吸引力的个体在临床环境中，强化了狭隘和排他性的规范（疾病控制中心，2024）。当应用于社会工作等专业时，这些图像可能会扭曲公众理解并贬低该专业的核心原则（Byrne等，2024）。此外，AI系统尚不具备细致的解释能力，这导致了深远的伦理影响。正如疾病控制中心(CDC)指出的，AI在公共卫生中的误用可能会加剧现有差异并强化系统性不平等（疾病控制中心，2024）。事实上，如果没有谨慎的监督，AI生成的图像可能会成为抹除的工具，使它旨在代表的人和实践变得不可见。因此，虽然AI提供了强大的可视化工具，但其在医疗和护理中的应用必须以批判性审视、伦理保障和对包容性表征的承诺来处理（Bohr & Memarzadeh，2020；Uddagiri & Isunuri，2024）。

包括Boetto（2025）、Hodgson等（2023）和社会工作者研究人员Singer等（2023）表达了对生成式AI工具（如可以生成文本、图像、视频和音频的大型语言模型(LLM)）发展的担忧，以及将AI工具整合到社会工作实践中的影响。类似地，Miskolczi（2025）关于AI生成图像如何欺骗社交媒体用户的研究以及Reamer（2023）关于社会工作中AI的伦理问题的讨论，已在社会工作研究人员、教育者和从业者中引起关注和担忧。

本研究的目的是批判性地探讨通过AI生成图像在医院环境中对社会工作者的表征，并考虑这些图像如何反映社会工作者及其照顾对象的社会、文化、历史和政治定位。本研究采用批判性话语分析(CDA)框架（Machin & Mayr，2023）来审视AI生成图像如何描绘社会工作者以及他们运作的医院或医疗环境。在研究中，作者分析了这些图像的符号学和意识形态维度，探索它们如何反映或未能反映该专业的社会现实。通过这种方式，本文为批判AI在塑造专业身份和社会叙事中的作用的不断增长的文献做出了贡献。它提出了关于谁的工作被可见化、谁的工作被抹除，以及技术工具如何无意中强化医疗领域内现有权力结构的重要问题。

立场性

反思性（Fook & Gardner，2007）对研究人员来说很重要，他们需要明确承认其专业背景和经验，因为这直接影响他们理解世界的方式以及如何构建意义。在本研究中，第一作者是一位经验丰富的社会工作学者，虽未在医院担任临床工作者，但曾广泛为医院和医疗环境中的社会工作者和实习学生提供专业发展培训和督导。第二和第三作者是经验丰富的护士和学者，在澳大利亚医院拥有丰富的临床护理和护士领导角色经验。他们的专业教育、经验和世界观影响了作者在分析医院环境中社会工作者图像时所使用的镜头，以及他们对什么适合和什么看起来不合时宜所做的假设。

研究方法

研究设计

本研究采用了批判性方法，使用批判性话语分析(CDA)框架。

程序和数据收集

本文借鉴了Byrne等（2024）的已发表工作，基于Machin和Mayr（2023）以及Fairclough（1985）的工作，他们使用AI图像探索了老年护理护士的定位和表征。因此，采用了系统的方法论方法。首先，选择了两个生成式AI产品，基于研究人员的大学订阅和可用性。这些程序包括Adobe Illustrator和Adobe Express Text to Image Generator。值得注意的是，根据用于生成这些图像的提示，将创建任何主题的不同描绘。因此，测试并应用了提示以符合研究目的。对于每个产品，团队提供了以下图像生成提示，如表1所示。

提示于2025年1月29日输入两个图像生成器。收集的数据样本包括每个程序中每个提示的前四幅图像（总共16幅图像）。

数据分析

分析遵循Byrne等（2024）所述的工作，改编自Machin和Mayr（2023）以及Fairclough（1985），如图1所示。图像被分组进行分析。按照图1框架分析了符号选择、词汇解释、价值观、视觉元素，包括所表示的内容及其内涵。

一旦生成图像，每位作者都使用分析框架（图1）独立审查和检查图像。使用专为提取而设计的表格，根据Machin & Mayr（2023）的启发，评估了图像的所指、能指、视觉元素、表征、重新语境化和合法化。例如，框架、性别、表现、颜色、背景、环境以及面部表情、记事板的放置和听诊器的佩戴等特征被记录并制表。

随后召开了所有作者的会议来审查发现。当注意到作者之间的一致性时，这些被分类并合并为初步主题。这些主题被重新定位到社会工作的社会、文化和政治景观中，为分析提供了更深入的见解，提供了批判性视角。例如，考虑了社会工作者的社会身份及其与环境、背景颜色和内容的关系。召开了最后一次会议以生成商定的整体主题，这是通过共识达成的。这使得能够对图像中描绘的内容以及通过图像描绘的内容进行丰富分析。

研究发现

根据表2，总共生成了16幅图像，分为四组。Bronfenbrenner（1979）的生态系统理论是解构和理解生成图像与其意义之间各种互动的有用框架。有许多术语用来描述服务对象（客户、消费者、患者），由于设置是医院，"患者"一词用于指代接受服务的人。研究结果已总结并呈现于社会秩序框架下，可分为以下意识形态：看不见的人（微观）、"社会"工作？（中观）和医疗系统：控制与被控制（宏观）。随后的讨论考虑了随时间推移的更广泛影响（时间系统）。

看不见的人（微观）

分析中的一个意外发现是图像中描绘的人员（作为患者或客户）的缺乏。事实上，在所有16幅图像中，只有两幅图像（2a和2b）在背景中描绘了其他人，这些似乎是医疗专业人员。一幅图像（1a）显示了一个模糊的、模糊的人像，无法确定是患者还是工作人员。考虑到社会工作者所做的工作与参与、发展关系以及识别和支持人们的社交需求密切相关，患者表征的缺乏令人好奇。

尽管患者在图像中没有被表征为人物，但表示患者是谁以及他们如何被定位的表示是明显的。图像详细描述了充当患者表征的物品；例如，病床（2b和4a）、桌子或柜台（4b）以及记事板（3d和4c）。这些图像中的病床用于整理患者；事实上，图像2d显示病房中有整齐排列的病床。工作人员（无法确定为社会工作者）被构图为图像的核心，而患者病床（因此患者本身）则被降级到背景中。同样，图像4a将病床定位在图像的背景中。工作人员站在病床前。病床在物理上将患者定位在低于工作人员的位置，工作人员在提供护理时俯视他们。从象征意义上讲，它表明了一种权力结构，即医疗专业人员实施护理，而患者则接受护理。这种定位（在物理和意识形态上）表示患者的从属地位。同样，图像4b显示医疗工作者在桌子或柜台结构后面。桌子本身作为一个象征性结构，将患者与工作者分开，并表示环境和患者行为中的秩序和结构。在这些图像中，患者在物理上缺席的同时，通过环境强制实施的从属定位而被置于不可见状态。记事板（3d和4c）的使用强化了与环境的关系。图像4c中注意到一个有趣的姿势：手指指向空中表示控制、知识和权威感。尽管这一姿势伴随着微笑和开放的身体语言，但它传达出沟通和信息的控制来自工作者并提供给患者。这种对患者的从属定位消除了自主权，并重新确认了患者"应该"是什么以及他们应该如何行为的期望。这在医院环境中是相关的，因为所倡导的模式通常是自决、自主和共同目标设定及决策（Törrönen等，2013）。因此，微观空间使人物变得不可见，同时也使"社会"变得不可见。

"社会"工作？（中观）

本数据集中的社会工作者图像提供了对该专业的不寻常描绘。表面上看，图像显示清洁、健康的个体作为"社会工作者"。事实上，社会工作者的图像显示出缺乏多样性，表明医疗和生物医学的主导地位，以及工作者的权威定位。

图像反映了规范的性别特征，例如，图像中的女性有长发（1c、1d、2a、2b、2c、2d、3a、3c、4b和4c），而男性则有短发和面部毛发（1a、1b、3b、3d和4a）。一名男性没有面部毛发（4d）但拥有干净利落的形象。卡通图像进一步通过更长的睫毛和眼线化妆品强化了性别规范（3a、3c、4b和4c）。虽然图像中表示了种族（1a、1d、2c、2d和4d），但大多数似乎是高加索人种。图像很少表达个性：没有耳环，发色自然，没有纹身或文化表达。总体而言，社会工作者所表达的愿景是健康、一致年龄的男女的专业形象。在许多方面，图像是象征性的，表示阶级，例如，女性有染过的头发（1c、2a、2b、2c和2b），人们有整齐的白牙（1a、1c、2a、2b、2c和2d）。图像表示智能，例如图像1b和1d中的会心微笑，以及图像4c中手指指向空中。

制服和医疗物品用于识别工作者，同时将他们从"社会"工作中分离出来。所有图像都描绘社会工作者穿着手术服或医疗外套（1a-4d）。进一步突出这些工作者属于医院系统的是可以看到姓名标签（1a、1b、1c、2d、3a、3b、3c和3d）。所有图像中出现的一个物品是听诊器（1a-4d）。Byrne等（2024）强调图像中的听诊器是生物医学护理模式和医疗化护理形式的标志。例如，听诊器用于评估心音和肺音（以及其他用途），这项任务不在社会工作者的范围或目标内。

事实上，社会工作者所做的大部分工作（尽管不仅限于此）是倾听、支持、与个人和家庭互动以及将人们与服务联系起来；社会工作者与人们一起工作，而不是对他们工作。这些图像因此提供了社会工作者的虚假形象，使他们所做的工作变得不可见，并明显从属于生物医学护理模式。图像中缺乏多样性表明了什么是医疗工作者的规范化，更重要的是，什么不是医疗工作者。使用听诊器和中性清洁形象同时将社会工作者定位为对患者的权威，并将社会工作定位为不可见；生物医学模式占主导地位。以这种方式，这些图像中的社会工作者变得无法区分，社会"工作"也是如此。事实上，这些图像不是社会工作者的图像；它们是医生、医疗官员或护士的图像。

医疗系统：控制与被控制（宏观）

如前所述，图像表示医疗主导地位和医疗保健生物医学模式的明确构架。人们的图像已将社会工作定位为从属于医疗护理，同时也提供了医疗或医院护理是什么的图像。

图像显示医院环境清洁、平静、有序。例如，可以看到自然光通过大窗户（1a、1d、2a、2b和2d）。人们在背景中的图像表示平静的节奏；图像2a显示专业人员在协商，图像2b显示专业人员在走廊中移动。图像2d和4a中的病床以及4b中的柜台整洁有序。人员和环境唤起控制和结构感。

如前所述，听诊器是生物医学模式的特定隐喻。专业人员佩戴在脖子上（1a-4d）（尽管这是出于方便的正常佩戴方式）表明医疗专业和医疗模式的主导地位和控制力，这些模式通常不适合支持患者的社交、文化和心理需求。事实上，社会护理的重要方面并未在图像中出现，例如，没有患者，护理仅在医院内进行，弱势和多样化人群未被代表（作为患者或作为工作人员），也没有社会经济因素。通过给专业人员打上此类生物医学标记，它排除了不符合这一模式的人，包括社会工作者自己。

在这方面，分析表明权力和控制在图像中清晰可见。所有图像（1a-4d）都将个体构图在中心，尽管这是提示的重点，但这种构图排除了他们照顾的人。例如，没有一幅图像显示社会工作者向患者提供支持或与患者进行面对面或电话交谈。控制和秩序也在图像4b中得到体现，工作人员坐在桌子后面，象征着权力和权威。同样，图像4c显示工作人员手指指向空中，给人一种权威感。通过这样做，这些图像强化了谁拥有知识、谁负责护理以及如何向有需要的人提供护理的意识形态。环境（例如，图像2d中的病房、2a中的走廊、4b中的桌子以及4c和3d中的记事板）具有排他性；寻求护理的人必须在强制执行的条件下进行；否则就是不合规（或其他标题排除了医疗"规范"之外的人）。

从分析中可以清楚地看出，在社会秩序的各个层面，社会工作和社会工作者都没有被表征。事实上，通过以如此刻板和医疗化的方式框定患者、社会工作者和系统，社会工作已被排除在护理景观之外。

随时间的讨论：时间系统

本研究旨在批判性地探讨通过AI生成图像在医院环境中对社会工作者的表征，并考虑这些图像如何反映社会工作者及其照顾对象的社会、文化、历史和政治定位。在微观、中观和宏观结构中，它提出了关于患者不可见性、社会工作者所做的"社会"工作以及他们所处的更广泛系统的疑问。本研究结果不仅揭示了社会工作的视觉抹除，还揭示了更深层次的时间和认识论力量。这些图像不仅仅描绘现在；它们是在数据集上训练的，这些数据集深深植根于过去。它们的偏见可能会增加少数群体的边缘化并加剧医疗不平等（Celi等，2022），复制那些赋予生物医学权威特权并边缘化关系、社会护理形式的视觉套路。事实上，当在时间系统秩序（通过时间构建可见性的结构）的镜头下观察时，研究人员可以更好地理解AI图像如何反映和强化医疗表征中的历史偏见。

社会工作是一个相对较新的专业，于二十世纪初正式出现，以应对日益增长的不平等、贫困和结构化福利系统的需要（Ruth & Marshall，2017）。与拥有悠久制度历史和在医疗中明确定义角色的医学或护理不同，社会工作源于基层行动主义和社区支持（Mendes，2005）。其基础在于社会正义、倡导和关系护理，这些原则通常抵制生物医学系统的标准化和程序逻辑（IFSW，2014）。该专业对文化响应性、赋权和系统变革的强调使其处于健康、社会政策和人权的交叉点，这些领域在实践中经常被分割（Mapp等，2019；Orr等，2021）。这种不一致可能导致社会工作在临床环境中的边缘化，其中其贡献可能被低估或误解（Cootes等，2022）。结果是，社会工作的关系性和通常不可见的性质挑战了主导的医疗视觉和话语表征，这些表征往往赋予有形干预和医疗权威特权，如本分析所示。这种表征的转化是社会工作在视觉上"卡在"生物医学过去中，一个将护理等同于临床程序、制服和等级结构的背景。患者的缺失、听诊器的主导地位以及医疗工作者的中心定位都指向一种重视控制、秩序和医疗决策和干预的视觉制度。这种制度不是中立的；它是历史叙事的产物，排除了健康的社交维度。这种框架与认识论权威相关，Jager（2025）将其描述为分配给与信念、知识和理解相关的人的权威。更深层次的是，它指的是知识合法性的权力，以及人们如何理解谁可以拥有权威和真理（Popowics，2021）。在社会上，权力和知识在特定背景下的精心互动中实施，其中没有人可能拥有权威，而是世界通过历史、权力、影响和支配来塑造，这些微妙地合法化了什么是"权威"（Foucault，2006）。

在这种情况下，AI提供了医疗的社交"真相"的窗口，以及社会如何构建此类机构的方式。人工智能系统经过主导文化叙事的训练，似乎充当知识生产工具。它们不仅仅是反映现实；它们似乎（重新）构建现实。在此过程中，它们定义了护理的样子、谁提供护理以及在什么条件下。此处的分析提供了这种护理的镜子：整洁的人采用性别、健康标准（适合和健康）的规范构建，作为可识别的医疗工作者进行标记，在生物医学结构中执行其角色（毕竟，社会工作者不需要听诊器）。对于像社会工作这样的专业，它们抵制简化定义并在复杂、关系性和文化响应性框架中运作，这是非常成问题的；为本研究生成的图像不仅错误表征社会工作，而且试图重新定义它，剥离其核心原则并在生物医学逻辑中重新刻写它。如果AI生成图像成为默认（或至少是一种易于获取和广泛可用的形式）在教育、促销和政策背景中的表征，那么社会工作的认识论权威就面临风险，Byrne等（2024）在护理专业中以及Boetto（2025）、Hodgson等（2023）、Reamer（2023）和社会工作者中的Singer等（2023）提出了这一问题。

生成式AI工具的普遍性质对社会工作专业构成风险（Reamer，2023；Singer等，2023）。这些工具现在嵌入到许多日常软件程序中，很难区分AI生成内容与人类生成内容（Miskolczi，2025）。时间紧迫的学者、学生和社会工作从业者将被诱惑使用生成式AI工具（Boetto，2025；Hodgson等，2023），大多数人将无法分辨差异。该专业可能会发现自己不仅在视觉上被重新定位，而且在其知识系统、价值观和实践中在认识论上处于从属地位。至少，这些图像意味着社会工作者必须继续努力定义其专业身份，以及其在以医疗为主导的领域中的角色重要性。将社会工作者从医疗的视觉和认识论表征中排除，有助于加强现有权力结构，这些结构从狭隘的生物医学护理框架中获益。拥有长期制度权威的专业，如医学和护理，通常在政策和实践中享有特权，它们在AI生成图像中的可见性进一步巩固了它们的认识论主导地位。此外，医疗领导职位通常由护士和医疗官员主导（Eddison等，2023），进一步促进渠道以强化传统角色和结构。这不是偶然的；它维持了一个系统，其中护理由临床程序、可衡量的结果和等级控制来定义。这可能不是领导者或其他劳动力的意图，而是历史定位，其结构通常难以改变。通过使社会工作变得不可见，系统有忽视健康更复杂、关系性和系统维度的风险，这些维度挑战效率驱动的模型并需要更深层次的结构性变革。

社会工作历史上面临重大挑战，特别是在早期，关于其目的、定义和方法存在争论。这些差异导致Ruth和Marshall（2017）描述的"双重心跳"，即临床社会工作和个案管理工作与参与更广泛社区和结构改革的人之间的分歧。尽管存在这些紧张关系，该专业还是以赋权和解放方法作出回应，从1960年代和1970年代的社会行动主义和解放神学中汲取灵感（Saleebey，2000）。如今，在公共卫生中实践的社会工作者通常整合微观和宏观方法（Ruth & Marshall，2017）。尽管AI生成图像可能表明社会工作可见性下降，但该专业仍然具有韧性，并在临床护理、倡导、社区发展和政策改革中保持强大存在。

局限性

本研究提供了对AI生成图像的批判性探索；然而，必须承认局限性。首先，数据集仅包含16幅图像，由两个AI平台生成，Adobe Illustrator和Adobe Express Text to Image Generator，限制了视觉输出的广度和多样性。研究结果可能无法推广到其他生成式AI工具或具有不同训练数据集和算法的平台。其次，用于生成图像的提示通过内部讨论进行了精炼，但提示工程仍然是一个主观过程。图像的解释也受到研究人员专业背景和定位的内在影响，尽管已承认，但可能以特定方式影响分析。最后，研究仅关注视觉表征，没有探索这些图像对观众感知或专业身份形成的影响。未来的研究可以结合参与式方法，包括访谈或焦点小组，以检查AI生成图像如何影响对社会工作角色在医疗中的理解，并为更广泛的认识论和专业动态做出贡献。

建议

本文作为未来在此领域工作的起点和对话启动器。因此，本研究对实践、组织、社会工作教育、AASW和未来研究提出了建议。需要对开发此类工具的技术公司负责。未来的工作可以将重点放在审计训练数据集以消除偏见和包容性、与医疗专业人员共同设计以及代表输出和商定AI图像生成的标准或条款上。这可以通过协作开发准确反映社会工作者所做工作的视觉数据库来实现。社会工作者必须参与定义和捍卫视觉叙事，并更好地倡导专业身份。特别是，医院和医疗环境中的社会工作者需要意识到并挑战这些误解，特别是对于学生和新毕业生。这可以通过社会工作者和教育者思考专业身份和社会工作的可见性来实现，以确保社会工作者在视觉上被描绘为熟练的专业人士，而不是泛泛的帮助者或护理者。

澳大利亚社会工作者协会（AASW）在领导关于AI生成社会工作者图像的对话方面处于独特位置，特别是在健康和医院环境以及人类服务机构中。他们需要明确将AI生成图像作为专业实践问题，并澄清关于实践角色透明度和误导性表征的期望。这应包括关于如何在视觉上表征社会工作者以及在社会工作实践中AI图像的伦理使用的明确指南，供大学和人类服务机构使用。AASW的角色必须超越专业范围，与政府、其他高峰机构和人类服务机构接触，代表专业进行倡导，支持成员安全地挑战误传，并投资于研究和知识领导，以建立证据基础。

结论

本研究通过AI生成图像批判性地检验了医疗领域中社会工作者的表征，揭示了该专业核心价值观和实践的普遍抹除。在微观、中观和宏观层面上，研究结果表明，经过主导文化叙事训练的AI工具通过赋予生物医学美学、等级结构和护理规范描绘特权来错误表征社会工作。患者的缺失、听诊器等医疗符号的主导地位以及医疗工作者的中心定位都促成了一个边缘化关系、文化响应性和基于倡导的护理形式（社会工作）的视觉制度。

研究人员不知道生成这些图像及其与医院社会工作者专业身份发展联系的影响。这与要求社会工作者就医院中的社会工作者形象达成一致，是未来研究的主题。明确的是，医院和医疗服务是社会工作学生经常在教育中探索案例研究的环境，许多学生将在医院或医疗服务中体验实地教育。当毕业的社会工作者思考和发展其专业身份时，他们需要能够在医院社会工作者或社区健康服务中的社会工作者角色中看到自己。社会工作者需要挑战错误表征医院和医疗环境中社会工作者贡献并使社会工作者变得不可见的生成式AI工具。这种视觉和认识论的抹除不仅对社会工作实践和专业身份发展产生影响，还影响公众理解、劳动力认可、跨学科合作和更大的系统变革。它强调了包容性设计实践、AI开发中的伦理标准以及社会工作专业人员积极参与塑造自身表征的迫切需要。最终，作者认为社会工作专业和医疗领域人士需要领导并掌控专业回应，确保生成式AI工具体现专业的价值观和伦理。

注释