警惕這些“掛羊頭賣狗肉”的高科技培訓!

2023-06-25 18:40:32    編輯: robot
導讀 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號,我在2023 开放原子全球开源峰會上,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...

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號,我在2023 开放原子全球开源峰會上,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件技術,以後個人能在就業市場上有比較好的發展。這兩年HarmonyOS問世,加上國產化替代成爲潮流,學校特地組成了一個實驗室來探索新操作系統的开發教學,結果买到的开發板居然是假的!

原來,市面上有商家將老舊的技術僞裝成新技術產品,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线技術來實現的。通過軟總线,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。

而這些开發板供貨商是怎么幹的呢?將NFC、藍牙等傳統連接手段,僞裝成軟總线,將一個個硬件連接起來,看起來开發出的智能設備,確實也能一碰即連,但核心靠的並不是軟總线技術,設備彼此還是孤立的,所以开發者也不能只寫一次代碼,在所有屏幕上都能跑。

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操作系統,自然也很難適應相關職位了。

這位老師不遠千裏,從廣東趕到北京亦莊,就是因爲上過了當,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,對接上真正的开源軟件專業人員。

他的經歷,讓現場的觀衆都倍感憤慨。

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,什么詞匯熱度高,他們就貼什么。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號忽悠人的騙子行爲。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:名實不副的詐騙內容

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人工智能爲例,以AI爲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確的材料來填充的,或者內容設置非常粗淺,只是淺嘗輒止,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“不想輸在起跑线”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,確實是國內外都非常流行的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、圖形化編程軟件等,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。

你可能會說,就算“機器人編程”不等於“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。

確實,學習總是好的,但問題在於,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,直觀可見的課程內容都能打折扣,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,只是預設好程序的玩具,並不具備AI能力;教師作假,新加盟的教育機構爲了快速招生,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“掛羊頭賣狗肉”,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,並且只是作爲課外興趣,所帶來的危害並不很大。而面向成年人的AI繼續教育,如果專業知識也不合標准,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。

如前所說,AI涉及到的學科非常多元,“模擬人類智能”需要非常龐大和復雜的技術體系,並且不斷有新的技術、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內容。

可惜的是,AI領域目前充斥着大量炒作和僞技術。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。爲什么你總是戴着那個面罩?”,揭开了那個面罩一看,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,很多人都將機器學習支撐的人工智能稱爲"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,將統計學、线性代數、計算機基礎等傳統學科包裝一下,就作爲AI課程开始招生,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。

有的業內人士直言,市面上僞人工智能的比例,可能高達90%或者99%。

大衆高漲的學習熱情,新興領域的知識壁壘,供需斷層的“空白地帶”,名不副實的課程內容,結果就是,“掛羊頭賣狗肉”的教育騙子賺的盆滿鉢滿,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,市面上也存在確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,這類課程往往因爲前沿技術概念的普及而快速爆發,以至於市場良莠不齊,價格虛高,並且大多數可以在线參與,比起有人數限的线下培訓,虛擬課堂能夠割的韭菜,數量激增。

AIGC有多火呢?就連我所在的一個傳統文化群,都开始有人砸大錢上課了。

一個培訓AIGC作圖的线上課程,因爲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,收費居然將近六位數。

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”,讓我开始懷疑,到底是我不懂有錢人的世界,還是這其實是一個“傳銷式課程的隱藏廣告”。

可以看出,AIGC確實給對方的業務,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。這類线上課程的隱患在於:

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。一般來說,线上課程只提供少量的試聽內容,有的甚至不提供試聽和退課服務,內容在付款之前是完全屏蔽的,後續購买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,有的故意將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.試錯成本過於高昂。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,動輒數萬元,試錯和維權成本高。

騙術三:不可能兌現的就業承諾

“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。”

“保證內推,無縫對接用人企業,百分百就業。”

你心動了嗎?先別急。

可以在沒有經驗的情況下賺大錢,這些課程銷售自己爲什么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別想了。數據標注員、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?確實可以。隨着AI大量平台、工具开源,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开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領域不乏40歲以上“大齡”程序員,就是因爲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线,通過低門檻甚至零門檻吸引人,對隨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件培訓包就業的當,換個AI的說辭又卷土重來了。首先,很多承諾“內推”包就業的培訓學校,並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,用人單位也是擇優錄取,沒有“打包票”一說。而所謂的“入職後再付款”,一般只是將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。

多說一點

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,是離不开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,究竟該怎么避免被坑呢?

看課程講師,有過度包裝、履歷造假的風險;看課程內容,很難通過授課目錄或一兩節課辨別質量;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么服務,所謂的技能、證書、就業也可以是口頭說說……

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。如果不是百分百確定培訓的投入收益比,那一分錢都先別急着花。

首先,AI是一個非常开放、資源豐富的技術領域,尋找开源社區的力量。

AI的發展離不开开源力量,論文开源,开發框架开源,开源社區也有大量模型和工具开放,一些开源項目也很適合开發者用來上手AI。开源社區中,很多AI從業者、AI社區技術牛人都是非常歡迎交流探討的,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,共同討論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,是非常需要有人來將其推廣應用的。就拿操作系統爲例,國產操作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,需要有軟件服務商、解決方案提供商、开發者等來共同基於它們的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,包括但不限於比賽、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,或者認爲付費教育更高效、更快速,那么在付費之前,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、开發者沙龍等,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。

總的來說,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”“不學輸在起跑线”“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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