Роспуск USAID последовал за периодом усиления контроля над эффективностью агентства и его соответствием меняющимся целям внешней политики США. Критики утверждали, что традиционная модель иностранной помощи, часто характеризующаяся масштабными проектами и бюрократическими процессами, не приносит желаемых результатов с точки зрения устойчивого развития и геополитического влияния.

Функции, ранее выполнявшиеся USAID, были перераспределены между различными департаментами Государственного департамента и другими специализированными агентствами. Эта реструктуризация направлена на оптимизацию предоставления помощи и более тесную интеграцию с дипломатическими и стратегическими целями. Например, глобальные инициативы в области здравоохранения в настоящее время в основном управляются новым подразделением в составе Государственного департамента, которое сосредоточено на использовании подходов, основанных на данных, и решений на базе искусственного интеллекта для профилактики заболеваний и реагирования на них.

Одним из ключевых аспектов этого нового подхода является расширенное использование искусственного интеллекта для выявления и решения глобальных проблем здравоохранения. Алгоритмы ИИ используются для анализа огромных наборов данных, прогнозирования вспышек заболеваний и оптимизации распределения ресурсов. Это включает в себя использование моделей машинного обучения для выявления групп населения с высоким риском развития конкретных заболеваний и соответствующей адаптации мер вмешательства. Цель состоит в том, чтобы отойти от универсального подхода к более персонализированной и целенаправленной стратегии помощи.

"Мы вступаем в эпоху, когда ИИ может революционизировать способы оказания помощи", - заявил сотрудник Государственного департамента, участвовавший в реструктуризации, на условиях анонимности. "Используя возможности данных и алгоритмов, мы можем сделать наши усилия более эффективными, результативными и, в конечном итоге, более действенными".

Однако этот сдвиг также вызвал обеспокоенность у некоторых экспертов и организаций, занимающихся оказанием помощи. Некоторые опасаются, что акцент на ИИ и решениях, основанных на данных, может затмить важность местных знаний и вовлечения сообществ. Также возникают вопросы об этических последствиях использования ИИ при оказании помощи, особенно в отношении конфиденциальности данных и потенциальных предубеждений в алгоритмах.

"Хотя ИИ предлагает огромный потенциал, крайне важно обеспечить ответственное и этичное использование этих технологий", - заявила д-р Аня Шарма, эксперт по глобальному здравоохранению из Центра стратегических и международных исследований. "Нам необходимо уделять приоритетное внимание прозрачности, подотчетности и участию сообщества, чтобы избежать непредвиденных последствий".

Долгосрочные последствия этой реструктуризации еще предстоит увидеть. Эффективность нового подхода будет зависеть от того, насколько хорошо различные агентства координируют свои усилия и насколько успешно они интегрируют ИИ и решения, основанные на данных, в свои программы. Ожидается, что правительство США опубликует в ближайшие месяцы всеобъемлющий отчет, в котором будут изложены его стратегические приоритеты и показатели эффективности иностранной помощи в эпоху после USAID. Этот отчет, вероятно, предоставит дополнительную информацию о будущем направлении участия США в глобальном развитии и здравоохранении.