內華達州長期以來在教育資金分配上存在不平等，低收入地區的學生每人獲得的資金比富裕地區少近35%，為全美最大差距。為了改變這一現狀，該州去年引入了由外部承包商提供的人工智能（AI）系統來識別需要額外援助的學生，然而，這一舉措卻引發了軒然大波。

這套 AI 系統考慮了比收入更多的因素，例如學生的出勤率和家中使用的語言等，最終將內華達州被認為有風險的學生人數從 2022 年的 270,000 多人銳減至不到 65,000 人。這一結果使許多學校失去了依賴的州政府資助，學區不得不緊急削減項目並重整預算。

一些學校領導人認為，自疫情爆發以來，需要額外支持的學生數量激增，而 AI 系統卻削減了援助名單，讓人震驚。AI 系統引發了關於應如何公平識別「高風險」學生的道德和倫理討論，也引發了對使用私營公司及其不透明算法決定資助的質疑。

儘管內華達州的總體教育資金沒有減少，但系統的改革仍然對學校資助模式造成了重大影響。