3·15特輯：“偽智能”廠商能有什麼壞心思，無非是想騙錢罷了_風聞

每年3·15，都是讓科技領域愛好者又悲又喜、喜中帶悲、悲喜交加的時刻。

喜的是近兩年來人工智能、人臉識別等相關產品和企業頻頻登上315晚會，這不恰好説明技術足夠“接地氣”，受眾廣泛了嗎？而悲的則是這些“偽智能”打着技術革新的名義大行其道，被矇蔽的普通人越多，科技本身受到的“反噬”也就越大。

尤其是一些“潤物細無聲”滲透進你我日常生活當中的“偽智能”，大到人工扮演的智能機器人，小到貼上“智能”標籤就身價倍增的自動牙刷……這些自我標榜着採用人工智能技術的產品層出不窮，吸引了無數“不明覺厲”的點贊，也讓真正做技術的從業者充滿了無奈。

今天我們就給大家準備了一個智能迷惑產品大賞，看看我們身邊都有哪些容易被忽略、又容易中招的“陷阱”。

形似而神不似，AI表示：服務機器人，我們不約

首先跟各位“韭零後”（在本次股災中慘被“割韭菜”的90後基民）普及一條“金科玉律”：當中國的大爺大媽們都開始買基金/股票/比特幣了，那就離下跌不遠了。

同理，當“智能產品”開始吸引既有消費力又缺少辨識力的大爺大媽，可能就要提防，所謂的“智能”有多少含金量了。

這一兩年，我就沒少聽母上大人熱情地跟我安利：今天去某餐廳見到了送菜機器人，明天去某商場跟機器人聊天了，後天又喝到了機器人打造的手磨咖啡……這些眼花繚亂的智能服務機器人，讓我親愛的媽媽感覺自己一下子就跟身邊跳廣場舞帶孫子的姐妹們區別開了。

我實在不忍心潑她冷水，其實這些機器人，距離《黑客帝國》裏那樣的“智能機器人”還差的遠着呢，充其量算是一個有着自動機械臂和輪子的智能音箱。

為什麼這麼説呢？

一個合格的智能機器人，需要人工智能技術與機器人工程的深度結合，由AI作為後腦，機器人來執行自動化操作，缺一不可。

機器人要有自我意識和認知能力。舉個例子，《超能陸戰隊》裏的大白能判斷出主人受傷了，然後自動為他進行包紮。

而國內很多廠商生產的“智能機器人”，如很多商場裏的引路機器人，大多是調用AI公司開放的語音算法，通過內置的地圖自動生成路線，並驅動自己按照既定的路線前往而已。如果用户在中途出現了其他需求，都需要重新進行提問。

因此，這類機器人都是不具備自主學習、思考能力的，能做出的反應行為也很有限，一旦超出設定好的問答範疇，就開始像“人工智障”一樣前言不搭後語。

而要像大白那樣對環境和任務做出實時推理和自動決策，需要更復雜的軟件算法，以及和更多傳感器之間的協同配合。

除了與人類功能相似的肌肉、大腦和神經系統，真正的智能機器人還具備與人建立情感關係的能力。

簡單來説，就是能讀懂人的情緒、能自主學習，進而與人實現更輕鬆愉快的交流。以索尼的Aibo人工智能機器狗為例，伴隨着相處時間能夠記住主人的特徵與互動細節，做出個性化的反應，實現功能和行為上的擴展，而不是隻單純地執行自動化指令。

受技術所限，目前像“大白”這樣理想化的智能機器人還沒有問世，市面上的產品就是在語音交互技術的基礎上，套了一個人形外殼就推入市場。

這就相當於將一個能聽會説的腦袋放到一個帶滾輪的鐵皮箱子上，只能執行設定好的指令，比工具人還機械，還能叫“智能”嗎？

玄學體檢，最為致命：AI真的真的還沒有那麼神

如果説“人形自走智能音箱”還能讓大爺大媽們看個新鮮，感受一下思維的激盪，那麼“人工智能篩查體檢”就屬於利用消費者對“智能”的盲從心理，進行欺詐式營銷了。

大家可能在許多高鐵站、機場、商場都見到過類似的檢測設備，只要將雙手放在傳感器上，臉部正對攝像頭，幾秒鐘就能完成健康體檢，包含幾十種身體指標，無需到醫院抽血化驗，只需20元就能實現無痛體檢，這是什麼感動中國的優秀科技發明啊！

再看看其原理：一般經營這些檢測機器人的公司，都會聲稱採集脈搏等生物數據之後，通過雲端完成大數據比對和智能分析，從而篩查出健康狀況並給出改善報告。然後引導消費者掏出手機下載好App坐等自己的專屬健康檔案。

我們知道，深度神經網絡建構的機器學習模型往往需要超大規模的數據樣本來進行訓練，此前IBM就不惜血本為沃森投餵了海量的結構和半結構數據，還跟許多頂級的醫院合作來積累數據和經驗，斥資10億美金收購了醫療圖像分析公司 Merge Healthcare。即便如此，沃森在臨牀應用表現也不太理想。而打造那些診斷機器人的公司大多都名不見經傳，根本沒有在國際頂級AI賽事的榜單上露過面，怎麼可能一下子就掌握屠龍之術呢。

它們的套路一般是，在後台比對一下監測數據，隨機評分生成一個虛假報告，同一個人如果用兩個不同的手機號註冊建檔，得到的結果可能都是不同的。此前就有專業醫生認為，這種檢測設備並沒有可信的科學依據。

用户在支付以後，為了接收體檢報告，往往還會下載一個專門的App，登陸之後，不僅將自己的個人信息交給了平台，還會在上面看到許多保健品電商廣告和付費醫療諮詢的頁面。

可是，該類器械一般沒有醫療資質，根本不符合診斷關鍵健康數據的規定和要求，哪怕事後消費者發現上當了，也只能自認倒黴。此前北京管理部門就針對某檢測儀廠商的營銷開出了罰單。

這種套路很有點像各種“量子XX”，利用人們渴望嘗試新技術、信任國字頭和官方文件的心理，將一些高大上的科技術語作為噱頭來進行誘導消費和詐騙。尤其涉及到醫療健康產品，可要提醒家裏的老人們，事出反常必有妖啊。

可憐天下父母心，投資智能教育更得走腦子

如果説用偽科學和保健品營銷欺詐老年人是騙子的常規操作，那麼一些針對家長的教育騙局，相對來説就更加隱蔽，而且有着一種“周瑜打黃蓋”你情我願的味道。

近兩年來，在K12教育中引入AI和自適應學習的培訓方式特別普遍，這種更符合個性化需求、針對師資稀缺痛點的方式，也被視作研究熱點。

可是，讓你研究，沒讓你現在就大張旗鼓地圈錢啊。

一些培訓機構就打出了用“智能+自適應”來顛覆傳統教學的旗號，來招攬加盟商、吸引家長掏錢。

這種企業的特點其實挺好分辨的，那就是但凡你在網絡上搜索相關信息，營銷廣告、加盟信息、客服對話彈窗的數量，絕對比介紹具體技術怎麼實現的，要多得多得多。

字面邏輯絕對根正苗紅，源自正規教育理論，還有頂尖科學家背書，一樁樁直擊家長們望子成龍的一顆紅心。可是具體做了哪些儲備工作、突破了哪些技術難題、有怎樣的數據積累，具體的案例和量化指標能不能分享……別問，問就是“懂的都懂，不懂得我也不多解釋，細細品吧，你也別來問我怎麼回事”。

其實，自適應學習早在就已經提出了，主張讓學習者自己在學習中發現總結，最終找到自主解決問題的方法。比起機械的填鴨式學習，更符合步調的自適應，顯然更能提升學習的主動性和效果。

在引入深度神經網絡算法之前，早期的一些商用自適應學習系統，也是依託於對題目知識點的標註，建立知識圖譜，讓學生填寫問卷來掌握他們的學習風格，然後根據傳統的數學模型進行建模分析，進而為不同的個體展示符合其當下認知程度的內容。由此也誕生了許多作業工具、過程性評價工具等等，輔助學校開展教育工作。

AI的加入會讓這一系列過程效率更高、數據細粒度更高、分析更精準，但以目前的技術水平，還存在很多問題無法解決。

舉個例子，自適應學習理念認為，學生的情感狀態是沮喪厭倦還是積極、獨立等，會深刻影響他的學習。而教育也就需要進行相應的調整來適應學生的需求。但眾所周知，對學生學習過程中的情感狀態識別，受限於個人信息隱私、技術倫理、情感分析算法等現實問題，目前還沒有成熟的解決方案。

在這樣的背景下，一些機構對自家系統的過分誇大，什麼可以監測學生的集中度、掃描知識盲點、千人千面對症下藥……再加上超納米級、全球首發等等誇張的形容詞，至於效果是不是同樣誇張——只要帖子刪得夠快，負面就追不上我……

總而言之，“偽智能”的套路就是將兩三分的智能誇大到十分，再佐以誇張的外形、療效、形容詞，就可以坐收流量和金錢。

現在各種“智能+”項目已經充斥在日常生活中的各個領域，想要立竿見影地識別還真不容易。不過，只要出現以下幾種情況的，大概率都是“忽悠黨”：

1.訴諸權威。喜歡用國字頭、官方媒體等為自己的業務背書，質疑那就是“國家都支持的東西你怎麼能説不好”；

2.強行關聯。只有少數案例或者根本沒有案例，強行將一種技術的理想前景與自身業務掛鈎，比如“AI能打敗人類棋聖，還教不會你家小孩嗎？”

3.不可證偽。只告訴你空洞的理論或似是而非的邏輯，但具體怎麼實現的説不出來也證明不了，因為信息限制而暫時無法證偽，就等於“我是對的”“你質疑就是你看不懂”。

科學往往需要經過大量實驗，反覆證明是對的。人工智能也概莫能外。

但凡諱莫如深，還是先遠離保平安吧。