今天小編分享的科學經驗：警惕這些“挂羊頭賣狗肉”的高科技培訓！，歡迎閲讀。
最近真的被誤人子弟的教育騙子給氣到！
事情是這樣的，6 月 11 号，我在 2023 開放原子全球開源峰會上，遇到了一位從廣東來北京參會的老師。
這位老師透露，他來自一所職業技術學院，學校師資挺不錯的，可以培養職業教育本科，還設有碩士點，希望教給學生們一些最前沿的軟體技術，以後個人能在就業市場上有比較好的發展。這兩年 HarmonyOS 問世，加上國產化替代成為潮流，學校特地組成了一個實驗室來探索新作業系統的開發教學，結果買到的開發板居然是假的！
原來，市面上有商家将老舊的技術偽裝成新技術產品，賣給老師和學生。
比如鴻蒙系統的 " 一碰即連 "，各個單設備組合成一個超級設備，而這些根本上是靠軟總線技術來實現的。通過軟總線，按需提取不同設備的能力，用同一套系統、同一套驅動來管理所有設備。
而這些開發板供貨商是怎麼幹的呢？将 NFC、藍牙等傳統連接手段，偽裝成軟總線，将一個個硬體連接起來，看起來開發出的智能設備，确實也能一碰即連，但核心靠的并不是軟總線技術，設備彼此還是孤立的，所以開發者也不能只寫一次代碼，在所有螢幕上都能跑。
學生們吭哧吭哧寫代碼，反反復復調試，結果學到的根本就不是真正的萬物互聯作業系統，自然也很難适應相關職位了。
這位老師不遠千裏，從廣東趕到北京亦莊，就是因為上過了當，一番努力打了水漂，所以希望到現場聽一聽最正宗的技術信息，對接上真正的開源軟體專業人員。
他的經歷，讓現場的觀眾都倍感憤慨。
而如果我們注意觀察的話，會發現這兩年利用新興高科技概念來騙人的教育產品，絕不只是這一件。量子計算、AIGC，都曾充當過騙子的工具，什麼詞匯熱度高，他們就貼什麼。真正渴望學到新技術的人才和急需大量人才的新技術，都被提前玩壞了。
所以，我們給大家整理了一下，目前有哪些打着前沿技術旗号忽悠人的騙子行為。教育市場少一點忽悠，多一點真誠，年輕人和新技術才能真正向前一步。
騙術一
名實不副的詐騙内容
這位學院老師遭遇的騙局，源自新興技術的一大特點，就是認知壁壘太高，技術日新月異 , 大部分人（包括該領網域的專業從業者）都可能看不懂，而很多老師、家長和學生又希望抓住機會，讓人生獲得更多的可能性。這就給了騙子們施展 " 才華 " 的空間。
就拿當下最火的 AI 人工智能為例，以 AI 為主題的培訓課程層出不窮，但很多課程都是用過時信息或不正确的材料來填充的，或者内容設定非常粗淺，只是淺嘗辄止，這種名實不副的課程，幾乎沒有 AI 相關的教育價值。
一些面向兒童的人工智能教育，就抓住了家長 " 不想輸在起跑線 " 以及 "AI 一般人看不懂 " 的心理，幾乎是 " 一眼假 "。
走進一些兒童智能教育培訓班，會發現每個孩子手裏都拿着一個人型機器人在擺弄。機器人編程，确實是國内外都非常流行的 STEM 課程之一，但跟真正的 " 人工智能 " 關系不大。
" 機器人編程課 " 上，孩子們更多掌握的是機械結構原理、傳感技術、圖形化編程軟體等，而理解人工智能所必備的數學基礎，如概率論；生物學知識，如神經網絡；信息技術，如計算機系統等，都是極少涉及的。
你可能會説，就算 " 機器人編程 " 不等于 " 人工智能 "，但孩子接觸一下，培養興趣，拓展思維，總沒有壞處吧。
确實，學習總是好的，但問題在于，篩子是四面八方漏風的，騙子不可能只在一件事上騙人，拿 "AI" 當噱頭費，直觀可見的課程内容都能打折扣，那更容易做假的師資力量，就一定能保真嗎？
目前已經被曝光的兒童機器人編程培訓班的套路，就有教具作假，所謂的對話智能機器人，只是預設好程式的玩具，并不具備 AI 能力；教師作假，新加盟的教育機構為了快速招生，沒有編程經驗的老師培訓個二十多天就上崗了；質量控制形同虛設，一個幾千家教學中心的培訓機構，可能只有一二十人的督導團隊，對教學質量的把控幾乎不可能面面俱到。
如此 " 挂羊頭賣狗肉 "，恐怕要辜負一片望子女成龍的父母心了。
面向兒童的教育課程相對簡單，并且只是作為課外興趣，所帶來的危害并不很大。而面向成年人的 AI 繼續教育，如果專業知識也不合标準，就可能直接影響到對新技術和工具的掌握，而帶來直接的傷害了。
如前所説，AI 涉及到的學科非常多元，" 模拟人類智能 " 需要非常龐大和復雜的技術體系，并且不斷有新的技術、方法論湧現，比如腦科學的最新進展，就可能給 AI 帶來天翻地覆的變化。所以，AI 技能培訓必須不斷更新内容。
可惜的是，AI 領網域目前充斥着大量炒作和偽技術。特斯拉 CEO 埃隆 · 馬斯克前不久就發布了一張圖片，諷刺 AI 名不副實的現象：途中一個路人詢問戴着 " 機器學習 "（marchine learning）面罩的人工智能：" 嗨，人工智能。為什麼你總是戴着那個面罩？"，揭開了那個面罩一看，背後的面孔居然寫着 " 統計 "（statistics）。
統計學和機器學習之間的界定，一直很模糊，很多人都将機器學習支撐的人工智能稱為 " 統計學的外延 "，但真正要掌握 AI，統計學只是其中之一知識點。而市面上一些培訓班，将統計學、線性代數、計算機基礎等傳統學科包裝一下，就作為 AI 課程開始招生，結果當然是學的東西早都落後了，無法滿足學員在實際工作中的需求。
有的業内人士直言，市面上偽人工智能的比例，可能高達 90% 或者 99%。
大眾高漲的學習熱情，新興領網域的知識壁壘，供需斷層的 " 空白地帶 "，名不副實的課程内容，結果就是，" 挂羊頭賣狗肉 " 的教育騙子賺的盆滿缽滿，有心學習的人卻竹籃打水一場空。
騙術二
價格虛高的暴利商品
當然，市面上也存在确實有料的前沿技術培訓，比如最近火爆的 "AIGC 工程師 "" 提示工程師 ""ChatGPT 速成班 " 等，這類工具型培訓，可以快速掌握一些技巧，上手應用，是有一定實用價值的。
不過，這類課程往往因為前沿技術概念的普及而快速爆發，以至于市場良莠不齊，價格虛高，并且大多數可以在線參與，比起有人數限的線下培訓，虛拟課堂能夠割的韭菜，數量激增。
AIGC 有多火呢？就連我所在的一個傳統文化群，都開始有人砸大錢上課了。
一個培訓 AIGC 作圖的線上課程，因為面向的是完全不了解 AI 的零基礎學員，又打包了 "AI 商務交流 " 等附加價值，收費居然将近六位數。
這位上課的小姐姐，連 "AI 和機器人 " 的概念都沒分清楚，看起來只是體驗了一下 AIGC 的基礎功能，就直呼 " 這點錢值得 "，讓我開始懷疑，到底是我不懂有錢人的世界，還是這其實是一個 " 傳銷式課程的隐藏廣告 "。
可以看出，AIGC 确實給對方的業務，帶來了無限的價值和可能性，相關培訓也在價格上突破了我想象力的可能性。這類線上課程的隐患在于：
1. 師資水平難以核實。很多課程面對的是零基礎學員，他們本身的知識積累不多，對行業了解也不多，很容易被一些包裝出來的講師 title、資格證書、行業身份所迷惑，難以分辨真實的師資水平。
2. 課程質量難以把握。一般來説，線上課程只提供少量的試聽内容，有的甚至不提供試聽和退課服務，内容在付款之前是完全屏蔽的，後續購買了更昂貴的全部課程之後，可能只是單一授課的講解，缺乏參與度和充分的實踐指導，也可能後續課程質量不高 " 爛尾 " 了，有的故意将課程設計的比較簡單，讓學生感覺輕松，導致學員沒學到很多幹貨。
3. 試錯成本過于高昂。這類培訓的特點，就是打出一堆華麗的招牌，包裝了很多新興概念與抽象權益，學費驚人的高，動辄數萬元，試錯和維權成本高。
騙術三
不可能兑現的就業承諾
" 學了這門課，你就可以賺到月薪三萬的高薪。"
" 零基礎也能學，三個月變身人工智能工程師。"
" 保證内推，無縫對接用人企業，百分百就業。"
你心動了嗎？先别急。
可以在沒有經驗的情況下賺大錢，這些課程銷售自己為什麼不學完轉碼再就業呢，是不喜歡高薪嗎？
答案當然是：沒有人能保證你一定會通過一個培訓賺大錢。
月薪三萬？人工智能領網域的工作崗位非常多，數據科學家、算法工程師、提示工程師等月薪甚至高達百萬，但不是相關專業的碩士博士，沒有過硬的學術成果和研發經驗就别想了。數據标注員、AIGC 繪圖員倒是能通過培訓很快上手和入門，但月薪一般也只有數千元。
零基礎速成？确實可以。随着 AI 大量平台、工具開源，產業化水平提高，零基礎都不用三個月了，快的一星期就能學會上手訓練計算機視覺這類模型，但距離走進就業市場，這是遠遠不夠的。
這類速成培訓班的培訓時間有限，只是教授一些基礎的知識和應用，而真正做 AI 開發需要有很強的數學思維、編程審美、算法理解，這都是需要時間和經驗來沉澱的，AI 領網域不乏 40 歲以上 " 大齡 " 程式員，就是因為很多思維層面的東西是要有充分的實踐、扎實的數理基礎，才能在這個職業上走得更遠。
這類培訓宣傳語，往往模糊了一個職業的真實成長路線，通過低門檻甚至零門檻吸引人，對随後職業生涯發展可能遇到的困難和需要的努力只字不提，可能會誤導人盲目轉行。
保證就業？在互聯網時代就有無數人上過軟體培訓包就業的當，換個 AI 的説辭又卷土重來了。首先，很多承諾 " 内推 " 包就業的培訓學校，并沒有獲得與相關科技企業的聯合培養，所謂的推薦承諾只是吸引報名的手段，好一點的會帶人面試，用人部門也是擇優錄取，沒有 " 打包票 " 一説。而所謂的 " 入職後再付款 "，一般只是将付費環節延後或分期的文字遊戲，最終沒找到工作也是要還款的。
想走捷徑，結果卻繞了一個大彎子——很多學員都是被騙了幾千上萬培訓費之後，才學到了這一點。
多説一點
每當一個新技術變得火熱，就會有一大批培訓機構蜂擁而至，重新 " 發明 " 一些課程產品，靠 " 賣鏟子 "" 賣水 " 來向學員售賣。這種商業模式沒有問題，新技術的普及和推廣，新型人才的培養，是離不開這些專業培訓機構的。有問題的，是那些 " 以次充好的鏟子 " 和 " 摻了雜質的水 "，以及利用信息壁壘，伸向求學者口袋的貪婪之手。
這種情況，究竟該怎麼避免被坑呢？
看課程講師，有過度包裝、履歷造假的風險；看課程内容，很難通過授課目錄或一兩節課辨别質量；師資服務、收益回報，更是可以輕松玩弄文字遊戲的玄學，真遇上問題可能得不到什麼服務，所謂的技能、證書、就業也可以是口頭説説……
結合我們對科技行業和企業的了解，給大家一些參考思路。一句話總結，就是：若非必要，一毛不拔。如果不是百分百确定培訓的投入收益比，那一分錢都先别急着花。
首先，AI 是一個非常開放、資源豐富的技術領網域，尋找開源社區的力量。
AI 的發展離不開開源力量，論文開源，開發框架開源，開源社區也有大量模型和工具開放，一些開源項目也很适合開發者用來上手 AI。開源社區中，很多 AI 從業者、AI 社區技術牛人都是非常歡迎交流探讨的，完全可以發揮主觀能動性，自己先去充分了解和學習基本知識，加入 AI 社區，和其他 AI 學習者、從業者建立聯系，共同讨論 AI 技術，也可以獲得專業指導和技術支持。
其次，關注新技術的專業研發團隊和企業，一般都有人才培養的官方支持。
科技企業推出一項新技術或新產品，是非常需要有人來将其推廣應用的。就拿作業系統為例，國產作業系統在大量行業還都是空白，如果沒有人懂這個東西，那技術再強，推進速度也不盡如人意。AI 也是如此，AI 企業、雲服務商等不可能自己服務千行百業，需要有軟體服務商、解決方案提供商、開發者等來共同基于它們的 AI 技術和產品，打造出更符合行業需求的垂直產品。
所以，有能力研發出這些新技術的企業，往往都非常重視人才培養，也都有相應的人才孵化計劃，包括但不限于比賽、免費課程、免費資源、創業扶持、實習計劃、校企聯合培養、專業導師指導、師資培訓等，這些專業、正宗的資源，更貼近產業界真實的人才需求，完全可以先用起來。
當然，這些事情你都做過了，或者認為付費教育更高效、更快速，那麼在付費之前，也可以先花點時間，與你信任的專業人士聊一聊。
一些免費的行業沙龍、社區峰會、開發者沙龍等，都會有大量從業者參與其中，他們的意見可以幫助你意識到，某個付費課程是否物有所值。
總的來説，騙子總是迫不及待地引誘你、迫使你立即參與，營造 " 機不可失、失不再來 "" 不學輸在起跑線 "" 一課難求 " 之類的緊迫感。所以，簡單粗暴的防騙思路就是，但凡讓你趕緊付費的，那就先想一想。
新技術方興未艾，不用擔心慢一點會錯過。騙子很急，但技術不急，我們不急。
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