도널드 트럼프 전 대통령은 우크라이나와 러시아 간의 잠재적 합의에 대한 진전을 언급했으며, 이스라엘 총리 벤냐민 네타냐후는 2025년 12월 29일 NPR의 "Morning Edition"에서 들은 소식통에 따르면 월요일에 트럼프와 만날 예정이다. 빈곤 퇴치 단체들은 또한 격동의 한 해를 보낸 후 잠재적인 어려움에 대비하고 있다.

트럼프 대통령의 우크라이나와 러시아 간의 합의 진전에 대한 성명에는 구체적인 내용이 포함되지 않았지만, 잠재적으로 느리더라도 지속적인 외교적 노력을 시사한다. 네타냐후와 트럼프의 만남은 진화하는 지정학적 환경과 미국 외교 정책 관점의 잠재적 변화에 대한 의문을 제기한다.

빈곤 퇴치 단체들이 미래의 어려움에 대비하고 있다는 언급은 최근 사건으로 인해 악화된 지속적인 사회적 불평등을 강조한다. 이 단체들은 자원 필요와 잠재적인 취약성 증가 영역을 예측하기 위해 예측 AI 모델을 활용할 가능성이 높다. 이러한 모델은 경제 지표, 인구 통계 추세, 사회 복지 서비스 사용량 등 방대한 데이터 세트를 분석하여 미래 수요를 예측하고 자원 배분을 최적화한다. 이러한 AI 기반 예측 도구의 정교함이 증가함에 따라 보다 적극적이고 표적화된 개입이 가능하다.

사회 복지 분야에서 AI를 사용하는 것은 윤리적 고려 사항이 없는 것은 아니다. 편향된 훈련 데이터에서 비롯된 알고리즘 편향은 기존의 불평등을 영속화하고 심지어 증폭시킬 수 있다. 예를 들어, AI 모델이 차별적인 대출 관행을 반영하는 과거 데이터로 훈련된 경우 소외된 커뮤니티의 개인에게 지원을 거부하도록 부주의하게 권장할 수 있다. 이러한 AI 시스템의 공정성과 투명성을 보장하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 신중한 데이터 큐레이션, 편향에 대한 엄격한 테스트, 알고리즘 성능에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다.

최근 설명 가능한 AI(XAI)의 발전은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되고 있다. XAI 기술을 통해 연구원과 실무자는 AI 모델이 어떻게 의사 결정에 도달하는지 이해할 수 있으므로 잠재적인 편향을 식별하고 완화하기가 더 쉽다. 또한 민감한 정보에 직접 액세스하지 않고 분산된 데이터 세트에서 AI 모델을 훈련하는 연합 학습의 개발은 개인 정보 보호 및 데이터 보안을 촉진하는 유망한 접근 방식을 제공한다.

이러한 개발의 현재 상태는 사회 복지 분야에서 AI의 잠재적 이점과 위험에 대한 인식이 높아지고 있음을 나타낸다. 다음 단계에는 XAI 및 연합 학습에 대한 지속적인 연구와 사회적 문제를 해결하는 데 있어 AI의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 보장하기 위한 강력한 규제 프레임워크 개발이 포함된다.