報告列舉多個案例說明此趨勢。麻省理工學院的Responsible AI for Social Empowerment and Education(RAISE)計畫,自稱是該校的「AI教育中心」,目標是創造一個「AI時代下更具包容性的教育與學習未來」。其「Day of AI」課程已觸及全美 150 萬名學生及超過 5 萬名教師,其中包括教導「演算法偏見」的中學倫理課程。課程中有一項練習,讓學生透過帶有偏見的資料集訓練AI系統,觀察錯誤資料如何導致結果偏差。Parents Defending Education批評,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」視為必要的校正措施,試圖讓AI模型與DEI議程保持一致。
柏克萊加州大學的Responsible AI Initiative著重於「公平性、平等、隱私、安全、資安與問責制」,目標是建立一個「更具包容性和正義的世界」。該校一項計畫探討ChatGPT是否因預設「標準美式英語」而產生歧視,認為這可能是種族歧視的替代指標。另一項名為「Gender Equity & Generative AI」的計畫則將生成式AI系統稱為「刻板印象機器」,並尋求減輕感知到的「性別偏見」。
哥倫比亞大學的Social Intervention Group旗下的「AI for Social Good and Society」倡議,則設想將AI「植根於公平和社區參與」。其項目包括「Human-Centered Benchmarks for Evaluating AI Chatbot Equity」,用以評估聊天機器人對LGBTQ+社群的反應,以及一項關於如何建構更具包容性AI模型提示詞的研究,其中包括針對「酷兒有色人種青年」的精神健康指導測試案例。
摩根州立大學的Center for Equitable Artificial Intelligence and Machine Learning Systems(CEAMLS)致力於促進「對社會負責且公平的人工智慧系統」,並制定標準來識別和減輕「演算法偏見」。CEAMLS不僅舉辦K-12 AI教育計畫,更於今年提供教師為期六週、每人 4,000 美元的暑期培訓津貼,協助開發課程所需的AI資源。CEAMLS發表的學術研究涵蓋種族與性別偏見、「文化相關」語言模型,並曾就「AI的馬克思主義視角」舉辦討論會。