O ex-presidente Donald Trump citou o progresso em um possível acordo entre a Ucrânia e a Rússia, enquanto o primeiro-ministro israelense Benjamin Netanyahu tem uma reunião agendada com Trump na segunda-feira, de acordo com fontes ouvidas no "Morning Edition" da NPR em 29 de dezembro de 2025. Grupos de combate à pobreza também estão se preparando para possíveis desafios após um ano turbulento.

A declaração de Trump sobre o progresso em um acordo entre a Ucrânia e a Rússia não incluiu detalhes específicos, mas sugere esforços diplomáticos contínuos, embora potencialmente lentos. A reunião entre Netanyahu e Trump levanta questões sobre o cenário geopolítico em evolução e possíveis mudanças nas perspectivas da política externa dos EUA.

A referência a grupos de combate à pobreza se preparando para desafios futuros destaca as persistentes desigualdades sociais exacerbadas por eventos recentes. É provável que esses grupos estejam utilizando modelos preditivos de IA para antecipar as necessidades de recursos e as áreas potenciais de maior vulnerabilidade. Esses modelos analisam vastos conjuntos de dados, incluindo indicadores econômicos, tendências demográficas e uso de serviços sociais, para projetar a demanda futura e otimizar a alocação de recursos. A crescente sofisticação dessas ferramentas de previsão orientadas por IA permite intervenções mais proativas e direcionadas.

O uso de IA no bem-estar social não está isento de considerações éticas. O viés algorítmico, decorrente de dados de treinamento tendenciosos, pode perpetuar e até amplificar as desigualdades existentes. Por exemplo, se um modelo de IA for treinado em dados históricos que refletem práticas de empréstimo discriminatórias, ele pode inadvertidamente recomendar a negação de assistência a indivíduos de comunidades marginalizadas. Garantir a justiça e a transparência nesses sistemas de IA é crucial. Isso requer curadoria cuidadosa de dados, testes rigorosos para detectar viés e monitoramento contínuo do desempenho algorítmico.

Desenvolvimentos recentes em IA explicável (XAI) estão ajudando a abordar essas preocupações. As técnicas de XAI permitem que pesquisadores e profissionais entendam como os modelos de IA chegam às suas decisões, tornando mais fácil identificar e mitigar possíveis vieses. Além disso, o desenvolvimento do aprendizado federado, onde os modelos de IA são treinados em conjuntos de dados descentralizados sem acessar diretamente informações confidenciais, oferece uma abordagem promissora para proteger a privacidade e promover a segurança dos dados.

O status atual desses desenvolvimentos indica uma crescente conscientização sobre os potenciais benefícios e riscos da IA no bem-estar social. As próximas etapas envolvem pesquisa contínua em XAI e aprendizado federado, bem como o desenvolvimento de estruturas regulatórias robustas para garantir o uso ético e responsável da IA no enfrentamento dos desafios sociais.