Les écoles publiques de New York et le district scolaire unifié de Los Angeles ont tous deux suspendu leurs initiatives d'IA en classe afin de préserver la sécurité des élèves, relançant ainsi le débat sur l'efficacité des interdictions à l'échelle des districts scolaires. Selon Common Sense Media, les restrictions réglementaires empêchent rarement les élèves de s'y intéresser : une enquête de l'organisation a révélé que plus de la moitié des adolescents dont l'école bloquait une plateforme d'IA continuaient tout simplement à l'utiliser sur leurs appareils personnels, hors de tout contrôle scolaire.

S'exprimant lors d'une table ronde organisée par EdSurge, Yvette Renteria, directrice des programmes chez Common Sense Media, a indiqué que le Youth AI Safety Institute de l'organisation avait évalué les principaux chatbots à l'aide de personas simulant des adolescents, sans identifier à ce jour d'outil offrant une valeur pédagogique avérée. Yvette Renteria a soutenu que si ces pauses permettent aux établissements d'évaluer les garde-fous nécessaires, les interdictions générales rappellent les stratégies inefficaces prônant la simple abstinence, soulignant l'urgence de programmes scolaires axés sur les compétences fondamentales en IA.

À l'inverse, Jaime Casap, ancien responsable de l'évangélisation éducative chez Google, a mis en garde contre les interdictions sans nuance, citant les récentes contestations autour de l'outil d'évaluation de la lecture fondé sur l'IA au Nouveau-Mexique. Jaime Casap a fait remarquer que traiter l'ensemble des technologies d'apprentissage automatique comme un bloc unique revient à regrouper par erreur des outils de diagnostic spécialisés avec des chatbots génératifs, avertissant que des interdictions hâtives risquent de priver les élèves des établissements les moins bien dotés d'interventions validées par la recherche.

Pour les directions d'établissement et les enseignants chargés d'élaborer des règles sur les technologies émergentes, cette impasse met en lumière une transition progressive : l'abandon des interdictions systématiques au profit de cadres structurés d'apprentissage de l'IA et d'évaluations ciblées de l'efficacité de chaque outil.