AI课程为何总被质疑货不对板

AI课程频繁被质疑“货不对板”的现象，主要源于以下原因： 一、虚假宣传与身份包装 讲师资质造假：部分课程通过虚构“清华博士”“AI专家”等头衔制造权威形象。例如李一舟自称“清华博士”，实际为设计专业背景，且被曝博士论文抄袭。 夸大课程效果：以“零基础月入过万”“轻松掌握核心技术”等话术吸引用户，但实际内容仅为基础操作，与承诺的“变现”或“技术提升”差距极大。 二、课程质量低劣 内容缺乏含金量：多数课程内容拼凑自公开资料或开源工具教程。例如李一舟的课程被学员吐槽“像教加减法”，高阶内容需二次付费解锁。 技术套壳与侵权：部分课程直接挪用开源模型（如Stable Diffusion）包装成自有工具营利，引发开发者集体维权。 三、利用焦虑心理的营销策略 制造技术恐慌：通过“不学AI将被淘汰”“抓住最后风口”等话术刺激冲动消费，而实际课程无法解决用户核心需求。 分层收割模式：先用低价课引流（如元），再通过社群话术诱导购买高价课程（如元），形成连环销售陷阱。 四、缺乏有效监管与维权困难 电子课程退款难：根据《消费者权益保护法》，已拆封数字产品不支持无理由退货，部分商家利用规则拒绝合理退款。 平台审核缺位：课程内容质量、讲师资质等关键信息缺乏第三方审核，黑猫平台相关投诉量超条，虚假宣传占比30%。 五、行业生态畸形发展 部分从业者将AI培训视为“快钱生意”，甚至出现同一团队用旧课改名翻新、同一套话术覆盖不同AI产品的现象。这种短期逐利模式导致课程研发投入不足，进一步加剧“货不对板”。 总结：AI课程的信任危机本质上是知识付费市场野蛮生长的缩影。消费者应优先选择高校慕课（如中国大学MOOC）或企业官方课程（如百度、谷歌AI课程），避免轻信“速成暴富”话术。监管部门也需建立课程质量认证体系，从源头遏制虚假宣传。