警惕这些“挂羊头卖狗肉”的高科技培训！

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最近真的被误人子弟的教育骗子给气到！

事情是这样的，6 月 11 号，我在 2023 开放原子全球开源峰会上，遇到了一位从广东来北京参会的老师。

这位老师透露，他来自一所职业技术学院，学校师资挺不错的，可以培养职业教育本科，还设有硕士点，希望教给学生们一些最前沿的軟體技术，以后个人能在就业市场上有比较好的发展。这两年 HarmonyOS 问世，加上国产化替代成为潮流，学校特地组成了一个实验室来探索新作業系統的开发教学，结果买到的开发板居然是假的！

原来，市面上有商家将老旧的技术伪装成新技术产品，卖给老师和学生。

比如鸿蒙系统的 " 一碰即连 "，各个单设备组合成一个超级设备，而这些根本上是靠软总线技术来实现的。通过软总线，按需提取不同设备的能力，用同一套系统、同一套驱动来管理所有设备。

而这些开发板供货商是怎么干的呢？将 NFC、蓝牙等传统连接手段，伪装成软总线，将一个个硬體连接起来，看起来开发出的智能设备，确实也能一碰即连，但核心靠的并不是软总线技术，设备彼此还是孤立的，所以开发者也不能只写一次代码，在所有螢幕上都能跑。

学生们吭哧吭哧写代码，反反复复调试，结果学到的根本就不是真正的万物互联作業系統，自然也很难适应相关职位了。

这位老师不远千里，从广东赶到北京亦庄，就是因为上过了当，一番努力打了水漂，所以希望到现场听一听最正宗的技术信息，对接上真正的开源軟體专业人员。

他的经历，让现场的观众都倍感愤慨。

而如果我们注意观察的话，会发现这两年利用新兴高科技概念来骗人的教育产品，绝不只是这一件。量子计算、AIGC，都曾充当过骗子的工具，什么词汇热度高，他们就贴什么。真正渴望学到新技术的人才和急需大量人才的新技术，都被提前玩坏了。

所以，我们给大家整理了一下，目前有哪些打着前沿技术旗号忽悠人的骗子行为。教育市场少一点忽悠，多一点真诚，年轻人和新技术才能真正向前一步。

骗术一

名实不副的诈骗内容

这位学院老师遭遇的骗局，源自新兴技术的一大特点，就是认知壁垒太高，技术日新月异 , 大部分人（包括该领網域的专业从业者）都可能看不懂，而很多老师、家长和学生又希望抓住机会，让人生获得更多的可能性。这就给了骗子们施展 " 才华 " 的空间。

就拿当下最火的 AI 人工智能为例，以 AI 为主题的培训课程层出不穷，但很多课程都是用过时信息或不正确的材料来填充的，或者内容設定非常粗浅，只是浅尝辄止，这种名实不副的课程，几乎没有 AI 相关的教育价值。

一些面向儿童的人工智能教育，就抓住了家长 " 不想输在起跑线 " 以及 "AI 一般人看不懂 " 的心理，几乎是 " 一眼假 "。

走进一些儿童智能教育培训班，会发现每个孩子手里都拿着一个人型机器人在摆弄。机器人编程，确实是国内外都非常流行的 STEM 课程之一，但跟真正的 " 人工智能 " 关系不大。

" 机器人编程课 " 上，孩子们更多掌握的是机械结构原理、传感技术、图形化编程軟體等，而理解人工智能所必备的数学基础，如概率论；生物学知识，如神经网络；信息技术，如计算机系统等，都是极少涉及的。

你可能会说，就算 " 机器人编程 " 不等于 " 人工智能 "，但孩子接触一下，培养兴趣，拓展思维，总没有坏处吧。

确实，学习总是好的，但问题在于，筛子是四面八方漏风的，骗子不可能只在一件事上骗人，拿 "AI" 当噱头费，直观可见的课程内容都能打折扣，那更容易做假的师资力量，就一定能保真吗？

目前已经被曝光的儿童机器人编程培训班的套路，就有教具作假，所谓的对话智能机器人，只是预设好程式的玩具，并不具备 AI 能力；教师作假，新加盟的教育机构为了快速招生，没有编程经验的老师培训个二十多天就上岗了；质量控制形同虚设，一个几千家教学中心的培训机构，可能只有一二十人的督导团队，对教学质量的把控几乎不可能面面俱到。

如此 " 挂羊头卖狗肉 "，恐怕要辜负一片望子女成龙的父母心了。

面向儿童的教育课程相对简单，并且只是作为课外兴趣，所带来的危害并不很大。而面向成年人的 AI 继续教育，如果专业知识也不合标准，就可能直接影响到对新技术和工具的掌握，而带来直接的伤害了。

如前所说，AI 涉及到的学科非常多元，" 模拟人类智能 " 需要非常庞大和复杂的技术体系，并且不断有新的技术、方法论涌现，比如腦科学的最新进展，就可能给 AI 带来天翻地覆的变化。所以，AI 技能培训必须不断更新内容。

可惜的是，AI 领網域目前充斥着大量炒作和伪技术。特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克前不久就发布了一张图片，讽刺 AI 名不副实的现象：途中一个路人询问戴着 " 机器学习 "（marchine learning）面罩的人工智能：" 嗨，人工智能。为什么你总是戴着那个面罩？"，揭开了那个面罩一看，背后的面孔居然写着 " 统计 "（statistics）。

统计学和机器学习之间的界定，一直很模糊，很多人都将机器学习支撑的人工智能称为 " 统计学的外延 "，但真正要掌握 AI，统计学只是其中之一知识点。而市面上一些培训班，将统计学、线性代数、计算机基础等传统学科包装一下，就作为 AI 课程开始招生，结果当然是学的东西早都落后了，无法满足学员在实际工作中的需求。

有的业内人士直言，市面上伪人工智能的比例，可能高达 90% 或者 99%。

大众高涨的学习热情，新兴领網域的知识壁垒，供需断层的 " 空白地带 "，名不副实的课程内容，结果就是，" 挂羊头卖狗肉 " 的教育骗子赚的盆满钵满，有心学习的人却竹篮打水一场空。

骗术二

价格虚高的暴利商品

当然，市面上也存在确实有料的前沿技术培训，比如最近火爆的 "AIGC 工程师 "" 提示工程师 ""ChatGPT 速成班 " 等，这类工具型培训，可以快速掌握一些技巧，上手应用，是有一定实用价值的。

不过，这类课程往往因为前沿技术概念的普及而快速爆发，以至于市场良莠不齐，价格虚高，并且大多数可以在线参与，比起有人数限的线下培训，虚拟课堂能够割的韭菜，数量激增。

AIGC 有多火呢？就连我所在的一个传统文化群，都开始有人砸大钱上课了。

一个培训 AIGC 作图的线上课程，因为面向的是完全不了解 AI 的零基础学员，又打包了 "AI 商务交流 " 等附加价值，收费居然将近六位数。

这位上课的小姐姐，连 "AI 和机器人 " 的概念都没分清楚，看起来只是体验了一下 AIGC 的基础功能，就直呼 " 这点钱值得 "，让我开始怀疑，到底是我不懂有钱人的世界，还是这其实是一个 " 传销式课程的隐藏广告 "。

可以看出，AIGC 确实给对方的业务，带来了无限的价值和可能性，相关培训也在价格上突破了我想象力的可能性。这类线上课程的隐患在于：

1. 师资水平难以核实。很多课程面对的是零基础学员，他们本身的知识积累不多，对行业了解也不多，很容易被一些包装出来的讲师 title、资格证书、行业身份所迷惑，难以分辨真实的师资水平。

2. 课程质量难以把握。一般来说，线上课程只提供少量的试听内容，有的甚至不提供试听和退课服务，内容在付款之前是完全屏蔽的，后续购买了更昂贵的全部课程之后，可能只是单一授课的讲解，缺乏参与度和充分的实践指导，也可能后续课程质量不高 " 烂尾 " 了，有的故意将课程设计的比较简单，让学生感觉轻松，导致学员没学到很多干货。

3. 试错成本过于高昂。这类培训的特点，就是打出一堆华丽的招牌，包装了很多新兴概念与抽象权益，学费惊人的高，动辄数万元，试错和维权成本高。

骗术三

不可能兑现的就业承诺

" 学了这门课，你就可以赚到月薪三万的高薪。"

" 零基础也能学，三个月变身人工智能工程师。"

" 保证内推，无缝对接用人企业，百分百就业。"

你心动了吗？先别急。

可以在没有经验的情况下赚大钱，这些课程销售自己为什么不学完转码再就业呢，是不喜欢高薪吗？

答案当然是：没有人能保证你一定会通过一个培训赚大钱。

月薪三万？人工智能领網域的工作岗位非常多，数据科学家、算法工程师、提示工程师等月薪甚至高达百万，但不是相关专业的硕士博士，没有过硬的学术成果和研发经验就别想了。数据标注员、AIGC 绘图员倒是能通过培训很快上手和入门，但月薪一般也只有数千元。

零基础速成？确实可以。随着 AI 大量平台、工具开源，产业化水平提高，零基础都不用三个月了，快的一星期就能学会上手训练计算机视觉这类模型，但距离走进就业市场，这是远远不够的。

这类速成培训班的培训时间有限，只是教授一些基础的知识和应用，而真正做 AI 开发需要有很强的数学思维、编程审美、算法理解，这都是需要时间和经验来沉淀的，AI 领網域不乏 40 岁以上 " 大龄 " 程式员，就是因为很多思维层面的东西是要有充分的实践、扎实的数理基础，才能在这个职业上走得更远。

这类培训宣传语，往往模糊了一个职业的真实成长路线，通过低门槛甚至零门槛吸引人，对随后职业生涯发展可能遇到的困难和需要的努力只字不提，可能会误导人盲目转行。

保证就业？在互联网时代就有无数人上过軟體培训包就业的当，换个 AI 的说辞又卷土重来了。首先，很多承诺 " 内推 " 包就业的培训学校，并没有获得与相关科技企业的联合培养，所谓的推荐承诺只是吸引报名的手段，好一点的会带人面试，用人部門也是择优录取，没有 " 打包票 " 一说。而所谓的 " 入职后再付款 "，一般只是将付费环节延后或分期的文字游戏，最终没找到工作也是要还款的。

想走捷径，结果却绕了一个大弯子——很多学员都是被骗了几千上万培训费之后，才学到了这一点。

多说一点

每当一个新技术变得火热，就会有一大批培训机构蜂拥而至，重新 " 发明 " 一些课程产品，靠 " 卖铲子 "" 卖水 " 来向学员售卖。这种商业模式没有问题，新技术的普及和推广，新型人才的培养，是离不开这些专业培训机构的。有问题的，是那些 " 以次充好的铲子 " 和 " 掺了杂质的水 "，以及利用信息壁垒，伸向求学者口袋的贪婪之手。

这种情况，究竟该怎么避免被坑呢？

看课程讲师，有过度包装、履历造假的风险；看课程内容，很难通过授课目录或一两节课辨别质量；师资服务、收益回报，更是可以轻松玩弄文字游戏的玄学，真遇上问题可能得不到什么服务，所谓的技能、证书、就业也可以是口头说说……

结合我们对科技行业和企业的了解，给大家一些参考思路。一句话总结，就是：若非必要，一毛不拔。如果不是百分百确定培训的投入收益比，那一分钱都先别急着花。

首先，AI 是一个非常开放、资源丰富的技术领網域，寻找开源社区的力量。

AI 的发展离不开开源力量，论文开源，开发框架开源，开源社区也有大量模型和工具开放，一些开源项目也很适合开发者用来上手 AI。开源社区中，很多 AI 从业者、AI 社区技术牛人都是非常欢迎交流探讨的，完全可以发挥主观能动性，自己先去充分了解和学习基本知识，加入 AI 社区，和其他 AI 学习者、从业者建立联系，共同讨论 AI 技术，也可以获得专业指导和技术支持。

其次，关注新技术的专业研发团队和企业，一般都有人才培养的官方支持。

科技企业推出一项新技术或新产品，是非常需要有人来将其推广应用的。就拿作業系統为例，国产作業系統在大量行业还都是空白，如果没有人懂这个东西，那技术再强，推进速度也不尽如人意。AI 也是如此，AI 企业、云服务商等不可能自己服务千行百业，需要有軟體服务商、解决方案提供商、开发者等来共同基于它们的 AI 技术和产品，打造出更符合行业需求的垂直产品。

所以，有能力研发出这些新技术的企业，往往都非常重视人才培养，也都有相应的人才孵化计划，包括但不限于比赛、免费课程、免费资源、创业扶持、实习计划、校企联合培养、专业导师指导、师资培训等，这些专业、正宗的资源，更贴近产业界真实的人才需求，完全可以先用起来。