根據美國教育監督組織「Parents Defending Education」在 2026 年 8 月發布的最新調查報告，一股來自高等教育機構的意識形態浪潮，正透過人工智慧教育工具，大規模地滲透進 K-12（幼稚園到高中）的校園。報告指出，包括麻省理工學院、柏克萊加州大學在內的多所頂尖大學，正有系統地將「多元、公平與共融」（DEI）原則植入AI課程的核心——從如何定義「偏見」到如何評估「倫理」，這套框架正在成為數百萬美國學童接觸AI的第一個視角。
這份報告之所以引發高度關注，在於它並非質疑「AI 該不該進入校園」——事實上，這已經是進行式——而是直指一個更深層的問題：當大學教授們積極將「社會正義」、「演算法偏見」等概念，設定為AI開發與教學的「標準配備」時，誰來決定什麼是「負責任」的AI？ Parents Defending Education 警告，這不僅是課程內容的調整，而是一場關於教育意識形態的爭奪戰，戰場正從傳統的 DEI 辦公室，轉移到 AI 整合的更深層次。
數據會說話：DEI 如何透過 AI 工具「制度化」進入校園
Parents Defending Education 的調查記者 Casey Ryan 點出一個關鍵的轉折點：美國前總統川普政府去年曾威脅削減推動 DEI 倡議的大學資金，這讓許多大學表面上收斂，但實際上卻「轉為檯面下運作」。Ryan 直言：「他們現在可以看到，這在許多情況下，不過是為了保護聯邦政府資金而採取的策略。」
換句話說，DEI 並未被放棄，而是找到了一個更「科技化」、更難被傳統政治審查穿透的新載體：AI 教育。 大學不再只是開設 DEI 課程，而是透過培訓教師、設計課程、制定評估標準，將這套價值觀嵌入 AI 工具中，讓它隨著數位教材一起進入教室。
報告中列舉了幾所極具代表性的大學計畫，這些不是冷門的學術研究，而是已經觸及數百萬學生的實際行動：
- 麻省理工學院 RAISE 計畫： 旗下「Day of AI」課程已觸及全美 150 萬名學生及超過 5 萬名教師。課程內容包含中學倫理課，教導學生透過帶有偏見的資料集訓練 AI，親眼觀察錯誤資料如何導致結果偏差。
- 柏克萊加州大學 Responsible AI Initiative： 研究 ChatGPT 是否因預設「標準美式英語」而構成歧視，並將生成式 AI 稱為「刻板印象機器」，致力於減輕性別偏見。
- 哥倫比亞大學 Social Intervention Group： 其「AI for Social Good」計畫正在開發評估聊天機器人對 LGBTQ+ 社群反應的基準，甚至包含針對「酷兒有色人種青年」的心理健康測試案例。
- 摩根州立大學 CEAMLS： 不僅舉辦 K-12 AI 教育計畫，更提供教師為期六週、每人 4,000 美元的暑期培訓津貼，協助開發符合「公平 AI」標準的課程資源。
編輯觀點： 從產業面來看，這不是一個單純的「保守派 vs. 進步派」的文化戰爭議題，而是一個關於「AI 素養」定義權的爭奪。當我們談論「AI 倫理」時，倫理的內涵該由誰來填滿？是大學的研究機構？是科技公司？還是家長與教育現場的老師？Parents Defending Education 的調查揭露了一個關鍵事實：DEI 正在成為一種「預設值」，而非「選項」。這對臺灣的啟示是，當我們在推動 AI 教育時，是否有足夠的公共討論來決定我們要教給下一代的，究竟是「批判性思考的工具」，還是「特定意識形態的載具」？
從「演算法偏見」到「公平」：一條看似正義卻充滿爭議的論述鏈
這些大學計畫的論述邏輯，其實有一個非常清晰的結構：AI 有偏見 → 偏見來自於既有社會結構的不公 → 因此 AI 必須透過「公平」原則來校正。 這套論述在學術圈內幾乎是「政治正確」的標準答案，但 Parents Defending Education 質疑的是，大學正透過種族、性別、語言和身份等意識形態框架來定義「偏見」，並將「公平」視為唯一的校正措施。
問題在於，當「公平」被定義為「結果的均等」而非「機會的均等」時，AI 工具的設計就會從「避免歧視」進一步走向「積極矯正」。例如，柏克萊的計畫探討 ChatGPT 因預設「標準美式英語」而產生歧視，這背後的預設是：任何偏離標準的語言使用，都應該被視為需要被「包容」的對象，而不是語言學習的目標。這樣的觀點在教育現場是否適宜，顯然存在極大的討論空間。
更令人關注的是，這些計畫並非只是紙上談兵。CEAMLS 甚至舉辦了「AI 的馬克思主義視角」討論會，並發表了大量關於種族與性別偏見的學術研究。Parents Defending Education 憂心，這些學術成果將直接轉化為 K-12 教師培訓的教材、AI 工具的評估標準，進而影響科技公司開發教育產品的方向。
一場沒有圍牆的戰爭：從 DEI 辦公室轉移到 AI 演算法
這份報告最關鍵的洞察，在於它指出了一個趨勢：傳統上在校園內引發爭議的 DEI 政策，現在找到了一個更隱蔽、更難以被家長和民意代表監督的滲透路徑。 過去，家長可以透過學校董事會會議來反對特定的性別教育課程或種族議題教材；但當 DEI 原則被包裹在「AI 倫理」或「負責任 AI」的專業術語中，並且以「科技教育」的名義進入校園時，反對者往往會被貼上「反科學」或「不重視數位素養」的標籤。
Casey Ryan 的說法一針見血：「定義『負責任』和『倫理』AI 的權力，將決定其在教育領域的含義。」 這句話點出了問題的本質：這不是一個技術問題，而是一個政治與價值的問題。 當大學透過培訓教師、制定評估標準、與科技公司合作等方式，實質上掌握了「什麼是好的 AI」的定義權時，數百萬學童所接受的 AI 教育，其實是一套已經被篩選過的價值體系。
數據背後的啟示
Parents Defending Education 的報告提供了一組極具衝擊力的數據對照：麻省理工學院 RAISE 計畫的「Day of AI」課程已觸及 150 萬名學生，而摩根州立大學 CEAMLS 則提供了每人 4,000 美元的教師培訓津貼。這些數字說明了兩件事：
第一，大學在 K-12 AI 教育中的影響力遠比外界想像的更深、更廣。 這不是少數幾位教授的個人興趣，而是由頂尖研究機構主導、獲得聯邦或州政府資金支持的大規模計畫。第二，這些計畫具有高度的自我複製能力。 培訓教師、設計課程、發表研究、影響政策——這是一個完整的生態系，一旦運轉起來，很難被單一的政治力量逆轉。
從產業面來看，科技公司與這些大學的密切合作也是值得關注的環節。報告指出，大學正透過與科技公司合作來擴大影響力，這意味著 DEI 框架不僅影響教育現場，也可能透過 AI 產品的設計邏輯，進一步影響更廣泛的商業應用場景。對於正在積極發展 AI 產業的臺灣來說，這是一個值得提前思考的警訊：當我們引進美國的 AI 教育工具或課程時，是否也同時引進了背後整套的價值預設？
最終，Parents Defending Education 的報告其實提出了一個所有關心教育的人都無法迴避的問題：在 AI 時代，我們希望孩子學到的，究竟是「如何思考 AI 的倫理」，還是「如何接受一套已被定義好的倫理」？這兩者之間的差異，恐怕比我們想像的更加巨大。
你認為 AI 教育應該保持價值中立，還是主動承擔社會正義的使命？ 這個問題沒有標準答案，但值得每一位家長、教師和政策制定者認真思考。下一回當你的孩子打開學校的 AI 學習平台時，或許可以問問他：「今天 AI 教了你什麼是『公平』嗎？」——那個答案，可能會比你想像的更有意思。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Yahoo奇摩新聞發布。
常見問題 FAQ
什麼是 DEI，為什麼它會被納入 AI 教育工具中？
DEI 是多元（Diversity）、公平（Equity）與共融（Inclusion）的縮寫，源自美國社會對於種族、性別等議題的反思。大學教授將 DEI 納入 AI 教育，是為了避免 AI 系統複製既有的社會偏見，但批評者認為這套框架正從「避免歧視」走向「積極矯正」，形成新的意識形態灌輸。
Parents Defending Education 是什麼樣的組織？
Parents Defending Education 是美國一個關注教育議題的監督組織，立場傾向保守，長期追蹤校園內的 DEI 政策、性別教育與種族議題教材。該組織經常發布調查報告，批評進步派教育理念對 K-12 教育的影響，其觀點在美國教育圈內具有相當的爭議性與影響力。
美國大學的 DEI 相關 AI 教育計畫，對臺灣的學校有影響嗎？
目前這些計畫主要影響美國本土的 K-12 教育體系，但臺灣許多學校和教師在導入 AI 教育時，經常參考美國的課程設計與教材內容，甚至直接採用翻譯或改編版本。因此，美國大學對 AI 倫理的定義方式，確實可能間接影響臺灣的 AI 教育現場，值得教育工作者與家長留意。
這份報告提到的大學計畫，有獲得政府資金支持嗎？
報告中點名的多所大學計畫，包括麻省理工學院 RAISE、柏克萊 Responsible AI Initiative 等，均獲得不同程度的聯邦研究經費、州政府補助或私人基金會贊助。Parents Defending Education 特別質疑的是，大學在面臨川普政府削減 DEI 資金壓力後，轉而將 DEI 概念包裝在 AI 研究與教育中，以規避政治審查並持續獲得資金。
家長可以如何監督學校使用的 AI 教育工具？
家長可以主動向學校詢問所使用的 AI 學習平台、教材來源與課程設計邏輯，特別留意課程中是否包含「演算法偏見」、「公平」、「社會正義」等特定價值導向的教學內容。此外，參與學校董事會會議或家長會，了解 AI 教育的導入計畫，也是直接有效的監督方式。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。