यूक्रेन और रूस के बीच संभावित समझौते पर प्रगति का हवाला पूर्व राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प ने दिया, जबकि इजरायली प्रधानमंत्री बेंजामिन नेतन्याहू 29 दिसंबर, 2025 को एनपीआर के "मॉर्निंग एडिशन" पर सुने गए सूत्रों के अनुसार, सोमवार को ट्रम्प से मिलने वाले हैं। गरीबी विरोधी समूह भी एक अशांत वर्ष के बाद संभावित चुनौतियों के लिए तैयारी कर रहे हैं।

यूक्रेन और रूस के बीच समझौते पर प्रगति के बारे में ट्रम्प के बयान में विशिष्ट विवरण शामिल नहीं थे, लेकिन यह चल रहे, यद्यपि संभावित रूप से धीमी, राजनयिक प्रयासों का सुझाव देता है। नेतन्याहू और ट्रम्प के बीच बैठक विकसित हो रहे भू-राजनीतिक परिदृश्य और अमेरिकी विदेश नीति के दृष्टिकोण में संभावित बदलावों के बारे में सवाल उठाती है।

भविष्य की चुनौतियों के लिए गरीबी विरोधी समूहों का संदर्भ हाल की घटनाओं से बढ़ी लगातार सामाजिक असमानताओं पर प्रकाश डालता है। ये समूह संसाधन आवश्यकताओं और बढ़ती भेद्यता के संभावित क्षेत्रों का अनुमान लगाने के लिए भविष्य कहनेवाला एआई मॉडल का उपयोग करने की संभावना रखते हैं। ये मॉडल भविष्य की मांग का अनुमान लगाने और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए आर्थिक संकेतकों, जनसांख्यिकीय रुझानों और सामाजिक सेवा उपयोग सहित विशाल डेटासेट का विश्लेषण करते हैं। इन एआई-संचालित पूर्वानुमान उपकरणों की बढ़ती परिष्कार अधिक सक्रिय और लक्षित हस्तक्षेपों की अनुमति देती है।

सामाजिक कल्याण में एआई का उपयोग इसकी नैतिक विचारों के बिना नहीं है। पक्षपातपूर्ण प्रशिक्षण डेटा से उत्पन्न एल्गोरिथम पूर्वाग्रह, मौजूदा असमानताओं को कायम रख सकता है और यहां तक कि बढ़ा भी सकता है। उदाहरण के लिए, यदि एक एआई मॉडल को ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो भेदभावपूर्ण ऋण प्रथाओं को दर्शाता है, तो यह अनजाने में हाशिए वाले समुदायों के व्यक्तियों को सहायता से वंचित करने की सिफारिश कर सकता है। इन एआई प्रणालियों में निष्पक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। इसके लिए सावधानीपूर्वक डेटा क्यूरेशन, पूर्वाग्रह के लिए कठोर परीक्षण और एल्गोरिथम प्रदर्शन की निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है।

व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) में हाल के विकास इन चिंताओं को दूर करने में मदद कर रहे हैं। एक्सएआई तकनीक शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को यह समझने की अनुमति देती है कि एआई मॉडल अपने निर्णयों पर कैसे पहुंचते हैं, जिससे संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करना और उन्हें कम करना आसान हो जाता है। इसके अलावा, संघबद्ध शिक्षण का विकास, जहां एआई मॉडल को संवेदनशील जानकारी तक सीधे पहुंच के बिना विकेंद्रीकृत डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, गोपनीयता की रक्षा और डेटा सुरक्षा को बढ़ावा देने के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण प्रदान करता है।

इन विकासों की वर्तमान स्थिति सामाजिक कल्याण में एआई के संभावित लाभों और जोखिमों के बारे में बढ़ती जागरूकता का संकेत देती है। अगले चरणों में एक्सएआई और संघबद्ध शिक्षण में निरंतर अनुसंधान, साथ ही सामाजिक चुनौतियों का समाधान करने में एआई के नैतिक और जिम्मेदार उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए मजबूत नियामक ढांचे का विकास शामिल है।