纽约市暂停面向低龄学生的 AI

尽管为让每个孩子为 AI 塑造的经济做好准备的压力日益增加，纽约市仍暂停了约 60 万名低龄学生使用面向学生的生成式 AI。根据 纽约市市长办公室的说法，该政策适用于 2026-27 学年的 2-K 至八年级学生。它登上 Google News，反映出这场争论的规模远超单一学区。

这并非全面拒绝在课堂中使用 AI。高中生将接受 AI 素养教育，部分班级则可在教师监督下试用五款获批项目。教育工作者也可将 AI 用于备课和运营工作。

划分界线的是年龄、监督与控制。市政府领导人认为，低龄学生在获得自动化辅助前，需要经历有益的探索、人与人之间的互动，并打下基础技能。科技供应商及部分教育工作者则认为，经过谨慎设计的工具可以支持这些目标。

这种张力使该政策成为一场全国性测试。纽约市运营着全美最大的公立学校系统，其采购标准的影响力超出市政边界。洛杉矶联合学区采取了另一种审慎做法：根据详细的学区政策公告，允许 13 岁及以上学生使用获授权的生成式 AI 工具。

其结果是教育科技进入了一个新阶段。学区不再只问学生是否应使用 AI，而是要求供应商证明其产品的功能、收集哪些数据，以及教育收益是否足以证明风险的合理性。

Google News 标题未提及的内容

纽约市的政策是一项受控暂停措施，而非对人工智能的永久性或全系统禁令。

该市的官方政策对 2-K 至八年级面向学生的生成式 AI 实施为期一年的暂停令。生成式 AI 能根据用户提示生成新的文本、图像、音频或其他内容。

该限制涵盖直接向学生提供生成式功能的软件。陪伴型聊天机器人在所有年级均被禁止，包括高中。个别化教育计划或 504 计划要求的辅助技术仍可使用。

面向多语学习者的语言辅助工具也可获得例外。测评、远程教学、编程、机器人技术、模拟系统以及经中央批准的数字教材，在规定情形下仍可使用。

这些区分至关重要，因为“AI 禁令”一词会让人以为只是简单封锁网络。纽约市学校 AI 政策实际上区分了面向学生的内容生成与其他技术用途，也区分了低龄学生与即将升学和就业的青少年。

对于高中生，该市计划开展五项有限试点，覆盖普通教育班级中不超过 5 万名学生。这一上限约占公立学校学生总数的 5%。

每所学校最多可在五个班级中开设试点。学生必须在受过培训的教育工作者直接监督下使用获批项目。根据该市的政策公告，试点使用时间每周限于 45 分钟。

这些项目并非通用型陪伴聊天机器人。市政府官员表示，他们依据隐私、教学设计、安全和教师引导式学习标准选择了这些工具。

每名高中生还将在学年内接受两节各 45 分钟的 AI 素养课程。参加试点或职业项目的学生将接受更深入的教学。

屏幕时间规定不只涉及人工智能。二年级及以下学生不会获得常规的个人屏幕使用时间。学校被建议将三至五年级学生每日个人设备使用时间限制在 30 分钟以内。

六至八年级的建议上限提高至 45 分钟。这些限制针对更广泛的数字环境，因为 AI 功能正是通过现有软件进入课堂。

市政府官员还计划审查整个学校系统所使用的每一款教育科技产品。被认为对学习并非必要的工具可能被移除。审查将考虑安全性、透明度、伦理、教学影响、研究结果和用户反馈。

市长 Zohran Mamdani 表示，该市将停止使用或禁用此前获准的 38 个以上项目中的 AI 组件。这一细节使暂停令成为一项采购决策，而不只是课堂指导意见。

因此，为期一年的暂停同时形成了两项实验。低龄学生将在没有直接使用生成式 AI 的情况下学习，而受监督的高中试点则测试特定用途。

看到简单禁令标题的 Google News 读者，可能会忽略这种分层安排。纽约市正为不同发展阶段制定不同规则，而非为所有学生宣布同一个答案。

纽约市 AI 禁令让供应商承压

即时压力落在教育科技供应商身上，因为能否获得准入如今取决于证据、透明度以及界定明确的课堂价值。

多年来，学校常常在教师和家庭尚未充分了解数字产品的数据实践前便采购这些产品。随后，生成式功能出现在学生已在使用的写作、辅导、搜索和学习平台之中。

纽约市的审查改变了这一顺序。供应商不能只把 AI 描述为有吸引力或高效；它必须说明一项功能如何在不取代学生推理过程的情况下支持学习。

这一责任也包括隐私。生成式系统可能收集提示词、写作样本、行为信号及其他信息。学校需要知道这些记录流向何处，以及供应商是否将其用于训练或改进产品。

这种审查与 New York Education Law § 2-d并行。该法律要求保护可识别学生身份的信息，并对第三方承包商施加隐私与安全义务。该市自身的政策规定，供应商必须解释其收集哪些数据、如何保护这些数据，以及如何遵守公认的安全标准。

该市尚未发布涵盖所有可能工具的最终统一评分表。不过，它已列出审查将考察的领域，包括安全性、透明度、伦理、研究、教学影响和持续反馈。

这给销售 AI 辅导工具、自动化写作支持或对话式学习工具的公司带来商业风险。一款产品即使按设计正常运行，仍可能无法通过该市的教育测试。

这种区别很重要。软件准确性并不能证明孩子学会了知识。聊天机器人或许能给出正确解释，却可能减少帮助学生形成持久理解所需的努力。

纽约市 AI 禁令也给管理者带来压力。学校必须识别哪些工具包含面向学生的生成式功能，包括通过产品更新新增的功能。他们必须区分被禁止的功能与获批准的测评、无障碍服务或教学软件。

教师面临不同挑战。他们可以将 AI 用于课程规划和行政工作，但低龄学生不能直接与生成式功能互动。这一界限要求制定明确程序，以审查 AI 生成的教学材料。

教师可以使用模型起草一项活动，随后进行核实并交付使用，而不让学生接触该系统。即使软件在幕后提供协助，教育责任仍由教师承担。

美国教师联合会欢迎屏幕时间限制，但对执行提出疑问。工会主席 Michael Mulgrew 询问，教育部门将如何要求其采购的产品提供更强的保障措施。

这一担忧揭示了宣布标准与执行标准之间的差距。大型学校系统依赖复杂的软件清单、合同、浏览器扩展、学习平台和设备管理系统。

AI 也可通过普通搜索、文档或生产力功能出现。封锁一份可识别聊天机器人的名单，无法覆盖学生可用的所有生成式功能。

该政策也让家庭面临压力。学校规则管理官方教学和学区管理的设备，但无法消除学生通过家中个人手机或电脑获得的访问途径。

学生仍可使用外部聊天机器人完成作业。因此，教师必须通过作业设计、讨论、观察，以及对每名学生作品的熟悉程度来维护学术诚信。

该市实际上是在让供应商围绕克制展开竞争。以无限对话、自动回答或延长参与时长为设计核心的产品，进入课堂的难度将更高。

具有明确学习目标和可见教师控制功能的工具，拥有更清晰的准入路径。隐私保护、使用日志、禁用数据留存和可衡量成果，正成为采购功能而非合规脚注。

这正是纽约市学校 AI 政策在纽约以外同样重要的原因。服务如此庞大学生群体的学区，能够影响供应商为其他公立系统设计产品的方式。

如果公司为符合纽约市标准而调整产品，其他学区可以继承这些控制措施。如果供应商反而退出，学校领导者将看到教育 AI 在多大程度上依赖不受限制的访问或不透明的数据实践。

核心权衡是保护学习与 AI 准备度

纽约市押注于延后使用 AI，能够保护基础学习，同时不会让高年级学生对 AI 饱和的世界准备不足。

支持暂停措施的最有力理由始于发展需求。低龄学生通过对话、游戏、实体材料、犯错、修改，以及来自成人和同伴的直接反馈来学习。

生成式 AI 可能缩短这一过程。它可能在孩子形成问题之前就给出答案，或在学生理解句子弱点之前重写句子。

教育总监 Kamar Samuels 将这种探索描述为学习本身的一部分。在市长办公室的政策文字记录中，他认为技术不应代替学生思考。

这一主张并不意味着每一种自动化提示都会损害学习。它意味着学校需要证据，判断何时辅助能支持思考，何时又会替代思考。

在这些证据逐步形成期间，该市选择了基于年龄的谨慎做法。八年级及以下学生将受到保护，避免直接接触生成式系统；高中生则参加受监督的试点和 AI 素养课程。

这种做法将 AI 准备度视为不止于编写提示词。计划中的教学涵盖错误信息、偏见、过度依赖和批判性思维。这些主题关乎判断力，而不只是工具操作。

支持者认为，这一区别至关重要。能够生成精美文本的学生，并不一定已经学会评估来源、识别缺乏依据的主张，或解释答案背后的推理过程。

对广泛限制持批评态度的人则指出了另一种风险。学生早已在搜索引擎、社交平台、娱乐内容和消费级软件中接触到 AI。在学校回避这项技术，并不会让这些接触消失。

学校可以提供一个有组织的环境，让学生审视失败案例、偏见和具有说服力的输出。取消课堂访问权限，可能会将探索行为转移到家庭中，而那里的成年人监督和数字素养水平差异很大。

获取机会的差异可能加剧不平等。资源更充足的家庭可以让孩子在指导下接触先进工具。其他学生可能既得不到受监督的实践，也无法获得可靠的技术解释。

纽约的高中计划试图回应这一问题。它将直接的课堂体验保留给年龄较大的学生，同时提供面向所有人的素养模块。职业与技术教育项目可以允许与职场准备相关的受监督使用。

然而，两个简短模块无法涵盖 AI 素养的每一个维度。学生需要练习核查主张、保护个人信息、理解自动化，并识别何时仍然需要人类判断。

州参议员 Kristen Gonzalez 和市议员 Carmen De La Rosa 称整体指导方针是向前迈出的一步。他们的政策批评认为，对于这样一个复杂主题，两个 45 分钟的模块远远不够。

他们还质疑高中试点项目，因为市政府在实施前未提出明确的公开评估标准。他们的立场同时挑战了这一折中方案的两方。

从这一角度看，市政府对低龄学生高度谨慎，但对年龄较大的参与者尚未做到足够严谨。一个可信的试点需要针对安全、偏见、学习和社会发展设定明确的衡量指标。

与洛杉矶的比较进一步凸显了其全国意义。LAUSD 的政策允许 13 岁及以上学生在学区保障措施下使用获批的生成式 AI 系统，而年龄更小的学生仍被排除在这些工具之外。

至少 37 个州已发布官方的学校 AI 指导方针，Associated Press 报道。但各州仍缺乏对 AI 素养的共同定义，也尚未形成成熟的课堂使用模式。

这种碎片化让学区处于艰难境地。在研究人员能够就频繁变化的工具提供长期研究结论之前，它们就必须作出决策。

纽约市的 AI 禁令选择了可逆性。它将持续一个学年，市政府表示其发现将塑造未来规则。官员审查结果后，这一暂停措施可以结束、缩小或扩大。

这种设计比将采用或禁止中的任何一种视为永久政策更具合理性。不过，临时政策只有在市政府界定成功标准时，才能产生有用证据。

执行与证据仍是薄弱环节

该政策的可信度取决于纽约能否发现隐蔽的 AI 使用、评估学习效果，并公布足够有力的证据来指导下一步决策。

第一项不确定性是技术执行。生成式 AI 已不再局限于独立聊天机器人。它出现在搜索工具、办公软件、辅导系统、无障碍功能和学习管理平台中。

学区管理者必须持续审查产品变化。9 月获批的工具，之后可能通过更新获得生成式功能，通常并不需要学校作出新的采购决定。

市政府可以在受管理设备上禁用功能、限制网站或修改合同。但它无法完全控制个人设备、家庭网络，或从一个系统复制到另一个系统的文本。

因此，执行措施必须超越屏蔽软件。教师需要通过草稿、讨论、口头说明和课堂作业来揭示学生推理过程的作业设计。

在实践中，教师可以要求学生解释为何以某种方式化简分数、比较早期段落草稿与最终版本，或在课堂讨论中为某个来源辩护。提交一份精美的 AI 生成答案、却无法还原其推理过程的学生，将错失证明自己理解的机会。

这类方法无需依赖检测软件，也能抑制未披露的 AI 使用。AI 检测器仍容易出现误报，并可能不公平地让原创学生写作蒙受怀疑。

第二项不确定性涉及“面向学生”这一术语的范围。教师可能使用 AI 生成练习单、反馈建议、示例或课程计划。这样一来，学生虽然没有直接操作模型，却依然接触到由 AI 塑造的材料。

这种间接使用可以是合理的，但也使该政策的核心区分变得复杂。审查不足的输出可能将事实错误、刻板印象或不适宜的解释带入课堂。

教育工作者需要时间和培训来验证生成材料。否则，AI 会从学生的屏幕转移到教师的工作流程中，却没有解决可靠性方面的担忧。

第三项不确定性是证据标准。市政府表示将评估教学影响和既有研究，但不同工具服务于不同目的。

写作助手、数学辅导工具、语言无障碍工具和职业模拟器，不能共用一个简单的绩效衡量标准。每种工具都需要与其所声称教育功能相关的结果指标。

评估应比较学生学习成果，而不只是使用量或满意度。高参与度可能表明学生喜欢某个工具，却无法说明他们的记忆保持、推理能力、独立性或知识迁移情况。

五个高中试点项目提供了建立更好衡量标准的机会。教师可以比较有无 AI 辅助完成的作业、观察学生解释，并追踪支持是否演变为依赖。

隐私同样需要可衡量的控制措施。市政府应记录每个试点收集哪些数据、记录保留多久、谁可以访问，以及供应商是否会将其用于教学以外的用途。

偏见审查也需要同样具体的方法。评估者应测试系统是否会基于语言、残障、种族、性别或社会经济背景，提供不同的对待、假设或机会。

一年的时间线带来了压力。Fairplay 执行主任 Josh Golin 认为，一年时间太短，无法确定产品是否能有效教学并保留面对面互动。

这一批评值得重视。学校日历为设置、培训、实施、数据收集、分析和公众审议留下的时间有限，而下一项政策必须在此之前作出决定。

仓促的审查可能会奖励易于部署的产品，而非具有持久教育价值的产品。它也可能将实施问题误读为整个类别失败的证据。

相反的风险是无休止的拖延。学生正在独立使用 AI，雇主也正将其纳入日常工作，学校无法等到获得完美证据才采取行动。

因此，有效的暂停措施必须建立机构知识。市政府正在成立一个由学生、教育工作者、家长、倡导者、工会代表、民选官员和专家组成的学校技术联盟。

该联盟预计将为未来学年发布建议。其报告需要的不只是笼统印象，还应说明测试了哪些工具、衡量了哪些结果，以及哪些地方的证据仍不确定。

公开报告将决定纽约市学校 AI 政策能否成为可复用的范例。其他学区需要的是方法与发现，而不只是最终决定。

对于通过 Google News 关注此事的读者而言，执行问题比最初的头条更具影响。禁令很容易宣布，而可信的评估需要数月严谨工作。

三个信号将决定下一步走向

纽约的下一项政策应通过试点证据、供应商合规情况和联盟的公开建议来评判。

第一个信号是高中试点项目的设计和报告。市政府已经对参与资格、课堂访问、监督和每周使用量设定了边界。

缺失的要素是详细的公开评估框架。官员应明确学习目标、比较方法、隐私测试、偏见审查以及终止试点的标准。

明确标准将强化市政府谨慎测试 AI 的论点。模糊或事后制定的衡量方式，会削弱人们对任何扩大访问决定的信心。

第二个信号是供应商在全系统技术审查期间的行为。企业可以通过提供更清晰的数据政策、教师控制功能、年龄限制以及与学习成果相关的证据作出回应。

超过 38 个支持 AI 的项目被移除或禁用，为早期评估提供了基准。进一步移除将表明，隐藏的生成式功能比学校所了解的更为普遍。

反之，成功的产品调整将表明，采购压力可以改善课堂技术。其他学区随后也可以要求同样的保障措施，而无需从零开始建立标准。

第三个信号是学校技术联盟的报告。其建议将揭示，为期一年的暂停是否形成了持久的治理模式，还是仅仅推迟了下一场争议。

报告应按年龄、学科、工具和学习目标区分结论。它还应记录教师、学生、家庭和研究人员之间尚未解决的分歧。

如果试点证据支持，建议扩大部分高中使用范围将强化市政府基于年龄的做法。延长对低龄学生的暂停则表明，供应商仍缺乏充分证据。

要求实施更广泛禁令的压力，将表明受监督试点未能解决安全或教育方面的担忧。要求更早开放访问的压力，则意味着教育工作者发现了有助于学习的审慎限定使用方式。

更广泛的全国反应同样重要。纽约和洛杉矶如今为其他大型学区提供了两种可见模式：在政策发展过程中，按年龄限制 AI 使用权限。

如果更多系统采用类似规则，供应商将面对一个碎片化但要求日益严格的公立学校市场。共同保障措施最终可能会从学区采购要求中出现。

Google News 将继续把这些发展描述为禁令与采用之间的较量。更有意义的区分，是不受控制的访问与经过评估的使用之间的差别。

学校不必接受每一项 AI 功能，才能为学生的未来做好准备。它们也无法仅靠假装这项技术只存在于课堂之外，来建立持久的素养。

纽约市的赌注是，年龄限制、受监督的试点和采购标准能够同时守住这两个目标。这一赌注值得审视，因为它会立即影响近 60 万名低龄学生。

家长和教育工作者应询问学校：哪些工具仍获批准、作业将如何应对校外 AI 使用，以及例外情况将如何执行。高中生家庭则应询问试点参与包含哪些内容，以及供应商会保留哪些数据。

技术采购者应关注纽约是否会发布其他机构可借鉴的评估方法。知识工作者也可以将同一原则应用于职场 AI：在将无限制访问常态化之前，先测试界定明确的使用场景。

任何通过 Google News 追踪这项政策的人，都不应只盯着下一条禁令新闻。更应关注纽约发布的证据、厂商新增的控制措施，以及教师在课堂中保留的实践。

这些信号将表明，这一暂停是否既能保护学习过程，又能负责任地帮助学生做好准备。它们也将揭示，公共机构能否在 AI 的默认设置固化之前对其进行治理。