أشار الرئيس السابق دونالد ترامب إلى إحراز تقدم في صفقة محتملة بين أوكرانيا وروسيا، بينما من المقرر أن يجتمع رئيس الوزراء الإسرائيلي بنيامين نتنياهو مع ترامب يوم الاثنين، وفقًا لمصادر سُمعت في برنامج "Morning Edition" على NPR في 29 ديسمبر 2025. وتستعد مجموعات مكافحة الفقر أيضًا لمواجهة تحديات محتملة في أعقاب عام مضطرب.

لم يتضمن بيان ترامب بشأن التقدم المحرز في صفقة بين أوكرانيا وروسيا تفاصيل محددة، لكنه يشير إلى جهود دبلوماسية جارية، وإن كانت بطيئة على الأرجح. ويثير الاجتماع بين نتنياهو وترامب تساؤلات حول المشهد الجيوسياسي المتطور والتحولات المحتملة في وجهات نظر السياسة الخارجية الأمريكية.

تشير الإشارة إلى مجموعات مكافحة الفقر التي تستعد لمواجهة تحديات مستقبلية إلى أوجه عدم المساواة المجتمعية المستمرة التي تفاقمت بسبب الأحداث الأخيرة. من المحتمل أن تستخدم هذه المجموعات نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتوقع الاحتياجات من الموارد والمجالات المحتملة لزيادة الضعف. تحلل هذه النماذج مجموعات بيانات واسعة، بما في ذلك المؤشرات الاقتصادية والاتجاهات الديموغرافية واستخدام الخدمات الاجتماعية، للتنبؤ بالطلب المستقبلي وتحسين تخصيص الموارد. يسمح التطور المتزايد لأدوات التنبؤ المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بتدخلات أكثر استباقية واستهدافًا.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الاجتماعية لا يخلو من اعتباراته الأخلاقية. يمكن للتحيز الخوارزمي، الناجم عن بيانات التدريب المتحيزة، أن يديم بل ويضخم أوجه عدم المساواة القائمة. على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على بيانات تاريخية تعكس ممارسات إقراض تمييزية، فقد يوصي عن غير قصد برفض المساعدة للأفراد من المجتمعات المهمشة. يعد ضمان العدالة والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه أمرًا بالغ الأهمية. يتطلب ذلك تنظيمًا دقيقًا للبيانات واختبارًا صارمًا للتحيز ومراقبة مستمرة للأداء الخوارزمي.

تساعد التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في معالجة هذه المخاوف. تسمح تقنيات XAI للباحثين والممارسين بفهم كيف تصل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قراراتها، مما يسهل تحديد وتخفيف التحيزات المحتملة. علاوة على ذلك، فإن تطوير التعلم الموحد، حيث يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات لامركزية دون الوصول مباشرة إلى المعلومات الحساسة، يوفر نهجًا واعدًا لحماية الخصوصية وتعزيز أمن البيانات.

تشير الحالة الراهنة لهذه التطورات إلى وعي متزايد بالفوائد والمخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي في الرعاية الاجتماعية. تتضمن الخطوات التالية إجراء المزيد من الأبحاث حول XAI والتعلم الموحد، بالإضافة إلى تطوير أطر تنظيمية قوية لضمان الاستخدام الأخلاقي والمسؤول للذكاء الاصطناعي في معالجة التحديات المجتمعية.