收益：
- 能够利用人工智能将杂乱的原始笔记转化为非污名化、站得住脚的案例记录，将事实与解释、观察与陈述分开。
- 能够控制人工智能用“标记缺失，添加”规则来填补空白的倾向
- 能够应用记录去识别化、逐行读取并通过签名拥有记录的能力
案例归档和记录保存：将笔记变成有组织的、真实的、可辩护的记录
社会工作者最耗时、最拖延、也是最关键的任务是记录——对每次访谈、观察、电话和家访进行书面记录。注册不仅仅是一个形式：它是必要的，以便下一个专家可以接手案件，法院可以做出裁决，审计可以监督过程，最重要的是，客户的权利可以得到保护。记录保存不善会导致干预措施做得很好。保存完好的记录可以在关键时刻保护孩子。在本单元中，您将学习如何使用人工智能将杂乱、匆忙的笔记变成有条理、真实、可辩护的案件记录、界限在哪里，以及如何保护隐私。
从一开始就有一个原则：人工智能不会创造新信息，它会组织你提供的信息。该记录是有关客户真实情况的官方追踪；不允许添加任何未曾存在过、未曾观察到、未曾说过的东西。人工智能最危险的倾向是用看似“合理”但实际上是编造的句子来填补空白。你的工作是将这些空白留空或澄清它们——而不是填补它们。
良好案例记录的剖析
一份站得住脚的记录明确了一些关键区别：
- 事实与评论。 “面试时客户哭了三遍”是事实； “客户情绪低落”是一种解释，没有临床依据就不能写。该记录突出了事实，并且仅包含带有明确标签和理由的解释。
- 观察与表达。 “家里没有暖气（观察）”和“客户说他付不起账单（声明）”具有不同的可信度。将两者混合会削弱录音效果。
- 描述性语言与污蔑性语言。 “孩子穿着不适合这个季节的脏衣服”是描述性的； “疏忽的母亲”是一种耻辱，是对一个人的评判。记录描述的是情况，而不是人。
- 日期、时间、来源、签名。每条记录的撰写时间、作者和依据都一目了然。
人工智能可以帮助你做出这些区分：它可以获取你给出的原始注释，并将其标记为事实/评论、观察/陈述、标记污名化语言。但最终的决定是由你做出的——什么留下，什么消失。
提示：采访一结束，就做一个 3-4 句话的“原始笔记”（谁、什么、观察、下一步）。使用人工智能将这个原始笔记变成完整的录音。记忆犹新时进行备忘录 + AI 编辑比几个小时后从头开始编写更快、更准确。
一步一步：从原始音符到录音
- 辨别身份。在向 AI 提供原始成绩之前，请删除姓名、地址、ID、学校名称等标识符，或仅使用您所在机构批准的安全工具。 （切勿跳过此步骤。）
- 求结构。向 YZ 索要适合您机构注册格式的草稿（例如申请原因、观察、客户声明、评估、计划步骤）。
- 给它贴上标签。让人工智能区分事实/解释和观察/陈述；这使得盲点变得可见。
- 标记空白。说：“不要添加注释中未包含的任何内容，将缺少的项目标记为‘必须澄清’。”
- 阅读它、编辑它、拥有它。逐行读取输出。删除任何捏造或夸大的言论。经您签名，注册即正式生效；责任是你的。
三个迷你箱子
案例 1——积累的记录消失了。一位专家积累了 3 周的 22 次访谈的不成文录音。他使用安全工具编辑每次采访时保存的简短原始笔记，并在大约 2 天内完成了录音；如果他手写的话，需要将近一周的时间。关键点：并非每条记录都未经批准就进入档案。
案例2——污名化语言得到纠正。在一份记录草稿中，人工智能将客户描述为“不合作且具有攻击性”。专家看了他的原始纸条：客户只是“想改变预约时间并提高了声音”。印记已被擦除；相反，写的是事实描述：“客户大声表示预约时间不适合他。”这一更正避免了在未来的法庭文件中对客户进行不公平的负面描述。
案例 3——捏造的细节被发现。 YZ在家访日志中写下了“在家观察3个孩子”。不过，专家的说明中没有包括孩子的人数，只说“孩子们在家”。 AI已经补足了这个数字。由于“添加注释中没有的内容”规则，专家发现了这一点并将其标记为“需要澄清”。
四个可复制模板
1）原始笔记的结构化录音：
您的角色：社会工作记录编辑。我会给你一个会议的要点。制作包含以下标题的结构化记录大纲：联系/联系原因、观察、客户陈述、评估（仅基于注释）、计划步骤。仅使用注释中的信息，不要添加任何内容。将缺失的项目标记为“必须澄清”。原始注释：[粘贴注释]
2）事实/解释区别控制：
在下面的记录草稿中，将每个句子标记为“事实（观察）”、“客户声明”或“专家评论”。标记依据不明确的评论。不要更改文本，只需标记它并列出漏洞。草稿：[粘贴草稿]
3）印迹舌清洁：
在下面的录音中找出评判、污蔑或责备客户的陈述。对于每一个，提出一个以描述性和尊重的方式表达相同现象的替代方案。描述情况，而不是人。添加新信息。记录：[粘贴记录]
4) 按时间顺序排列的文件摘要（用于转移/监督）：
我将为您提供一个案例中的多条记录，其中的身份信息已被删除。按日期顺序将这些内容转化为时间摘要：每次接触中发生了什么、采取了什么步骤、哪个问题仍然悬而未决。不要添加评论，只是总结记录中的内容。记录：[粘贴记录]
弱提示/强提示
弱提示：
将我与这个家庭的会面变成一份美丽的社会服务记录，填写缺失的部分，使其看起来很专业。
说“你填补空白”意味着允许人工智能来弥补。结果是一份流畅但站不住脚的记录，其中包含实际上并不存在的观察结果。
强力提示：
您的角色：记录编辑。将下面的原始注释转换为适合公司格式的记录。仅使用注释中的信息；不要添加任何观察、数字、诊断或评论。分别标记案件和客户的陈述。将注释中未包含的任何字段留空并写上“必须澄清”。不要使用污名化的语言。原始注释：[粘贴注释]
区别在于：说“标记缺失的部分”而不是“弥补缺失的部分”可以使录音快速但诚实且站得住脚。
记录类型和人工智能的作用
记录类型
目的
人工智能的作用
关键控制
通话录音
接触痕迹
配置注释
事实/解释的区别
家访报告
观察记录
编辑观察结果
没有装修细节
电话/联系方式
接触痕迹短
总结
日期/来源正确
文件摘要
移交/监管
按时间顺序编译
仅基于注册
结案说明
过程结果
草稿汇编
结论取决于证据
常见错误
- 意思是“补齐缺失的部分”。人工智能填补空白；总是说“标记失踪的人”。
- 写下评论，就好像它是事实一样。写“她在采访中哭了三遍”而不是“她很沮丧”；只能输入评论及其基础和标签。
- 没有注意到侮辱性的形容词。 “疏忽”、“好斗”、“不合作”等标签对这个人进行评判；描述一下情况。
- 绕过去识别化。在将原始笔记导出到开放工具之前，请删除标识符或使用安全工具。
- 将输出放入文件而不读取它。经您签名，注册即正式生效；不逐行阅读是不会被批准的。
总之
案例记录是社会工作的支柱，而人工智能在这里可以真正节省时间：将杂乱的原始笔记变成有组织的、事实性的大纲，帮助区分事实/解释，标记污名化语言，按时间顺序总结文件。但人工智能并不产生新知识，而是产生新知识。它不会填补空白，而是标记它们。在每个录音中应用事实解释和观察陈述的区别、描述性语言、去识别性以及“适当的阅读-编辑”步骤。
应用任务
为一次虚构的采访写一个 4 句话的原始笔记（谁、发生了什么、观察结果、下一步）。使用“原始笔记的结构化录音”模板从 AI 获取草稿。然后应用“事实/解释区别”和“污名化语言”模式。检查人工智能是否添加了笔记中没有的内容，并修复你发现的内容。
清单
- [ ] 我取消了原始票据的身份识别或安全驾驶。
- [ ]我指示AI“添加笔记中没有的内容，标记它”。
- [ ] 我分别查看了案件、客户陈述和评论。
- [ ] 我用描述性语言取代了污名化/评判性语言。
- [ ] 我逐行阅读了记录，并在签字前进行了验证。