那场「免费 AI 训练营」，直播是提前录好的情景剧

先看一段行政处罚里的认定原文。

据北京市市场监督管理局公开的一起案件（页面显示日期 2025 年 9 月 15 日；该页在市监局站点上的路径日期为 2025 年 10 月 29 日），一家做「免费 AI 训练营」的机构，它对外展示的学员成功案例截图，「有的是当事人 PS 的，有的是从网上搜来的」；它所谓的直播课，是提前录制的情景剧；它宣传的抽奖「100% 中奖」，而特等奖的中奖概率在后台被设置为 0。

罚款 50 万元。

我们把这件事写出来，是因为莱客自己也是卖课的。这行的脏活由局外人来说，读者会以为是同行互相攻击；由我们自己说，至少责任是清楚的。这篇文章的目的不是骂人，是给一把尺子——四个你在掏钱之前自己就能验的问题，放在文章第四节。这四个问题同样适用于莱客。

一、罚单里写清楚了：这不是夸张，是设计

那份认定书值得逐条拆开看，因为它把一整套流程写清楚了，而这套流程是设计出来的，不是失手。

第一层是素材。学员成功案例的截图，「有的是当事人 PS 的，有的是从网上搜来的」。注意这两句是分开的：PS 的意思是伪造，从网上搜来的意思是别人的成果被拿来当自己的。前者你可能靠肉眼看出破绽，后者你几乎不可能——因为那张截图本身是真的，只是主人不是他。

第二层是现场感。所谓直播，是提前录制的情景剧。「情景剧」这个词用得很准：它意味着不只是录播，而是有脚本、有角色、有设计好的互动节奏。你在屏幕这头看到的「刚刚有位同学问了个好问题」，是剧本里写好的一句台词。你以为你在和一个正在讲课的人共处一段时间，实际上你在看一段被反复优化过的录像。

第三层是成本感。抽奖宣传「100% 中奖」，特等奖概率后台设为 0。这一层最狠的地方不在于骗走了多少钱，而在于它制造了一种「我已经拿到便宜了」的感觉。人一旦觉得自己占了便宜，后面掏钱的阻力会小很多。

免费训练营这个模式本身没有原罪。免费一段内容、后面卖一门课，是很正常的生意结构，莱客也在用。被处罚的不是「免费引流」，是伪造案例、把录播说成直播、把 0 概率说成 100% 中奖。区别在于：前者是给你一个真实的样品让你判断，后者是给你一个假的样品让你没法判断。

二、3739 件投诉，4000 多条投诉，和一个 71.26%

如果只有一张罚单，那是个案。但数据不支持「个案」这个说法。

据四川省消委通报（2026 年 3 月 17 日），2025 年全年受理的「AI+」培训相关投诉为 3739 件。通报里点到的问题包括：诱导学生办理分期贷款，以及机构注销公司之后跑路。

据新浪财经同日的报道，黑猫投诉平台上「AI课程相关的投诉已高达4000多条，较去年同期增长1000余条」。

同一篇报道里还引了另一个数，但它是另一个平台、另一个统计范围：网经社「电诉宝」发布的《2025年Q4数字教育消费投诉数据与典型案例报告》显示，2025 年第四季度，数字教育领域的退款问题占比高达 71.26%。这里要做一处更正——71.26% 是「数字教育」这个大领域的季度口径，不是黑猫平台上 AI 课投诉里的退款占比；两者平台不同、时段不同、统计范围不同，不能当成同一件事。AI 课这个细分品类单独的退款占比，我们没有找到公开数据，所以下面只把 71.26% 当背景参照，不把它当作 AI 课的指标。

在这个前提下，71.26% 这个数仍然值得盯一下，因为它指的是纠纷发生在哪一环。如果绝大多数投诉是「讲得不好」「货不对板」，那说明问题主要在教学质量上。但在数字教育这个大盘子里，七成以上集中在退款，说明问题发生在钱已经付了、人想退、退不出来这个环节。

这意味着两件事。第一，冲突点不在你听课的时候，在你想撤的时候——而那个时候，你的议价能力已经归零了。第二，「诱导分期贷款」和「注销公司跑路」这两个词摆在一起，退款难的原因就不难理解了：钱可能不在机构手里，机构本身也可能随时不存在。

还有一个口径要说清楚：3739 件是四川一个省、一年的受理量，不是全国数字；第三方平台那 4000 多条，也只是一个平台的口径。两个数字不能相加，也都不代表全貌。它们能说明的只有一件事——这类纠纷已经多到要被单独立项统计。

所以真正的防线只有一条，就是在付钱之前。付款那一刻之后，你手上剩下的工具就只有投诉和诉讼，而 3739 和 4000 这两个数字说明，走到那一步的人已经足够多，多到消委要单独通报。

三、这些话术为什么有效：它对着的是一个真实的焦虑

有一件事需要讲公道话：会被这类课打动的人，不是因为贪，也不是因为蠢。

被击中的是一个真实存在的处境——手上的活越来越难做，想找一条新路，但不知道从哪进去。这个焦虑是真的。话术之所以有效，是因为它对着一个真问题给了一个假答案。

那把「月入五万」的钩子之所以有杀伤力，是因为大多数人手上没有对照组。所以我们把两个能查到的数字摆出来，当作对照。

据一家科技媒体的报道（2025 年 9 月 5 日），一位一线的智能体开发者公开自述，「一个月也就 3000 元」；同一篇报道里，一位全网拥有 10 万以上粉丝的从业者称，自己「最高成交金额才数万元」。

第二个数字更能说明分布的形状。据媒体报道（2025 年 12 月 26 日），某二手交易平台的技能服务板块有 1962 万名卖家，人均年收入 4317 元。

这里必须说明口径：这个 4317 元没有单独拆分 AI 相关副业，它是整个技能服务板块的口径，里面包含大量与 AI 无关的技能服务。所以它不能直接用来推算「做 AI 副业能赚多少」。

但它能说明另一件事，而这件事更重要：在这类平台化的技能变现里，收入是极度长尾分布的。1962 万这个分母摆在那里，人均 4317 元意味着绝大多数人的实际收入远低于这个平均数——因为平均数会被头部拉高。而招生海报上放的，永远是头部里的头部，还常常是 PS 出来的头部。

第三个更少被提到的成本，是时间。一门课如果本身没问题，你付出的是学费加时间；如果这门课的案例是假的、方法是拼的，你付出的是学费加时间，而且时间那部分退不了。3739 件投诉里能追回的是学费，追不回的是那几个月。

四、掏钱之前，这四个问题你自己能验

下面四个问题不需要任何专业能力，只需要你在付款前多花两个小时。四个问题都能得到确定的答案——要么验得过，要么验不过，没有中间状态。

第 1 个问题：这个成功案例，能不能核到一个具体的主体？

不要接受「我们有位学员」这种表述。要问三件事：这个人或这家店叫什么、在哪个平台或哪个城市、什么时候做的，然后自己去搜一遍。

如果给的是后台截图，要求看完整页面——含账号名、时间戳和上下文，而不是裁剪过的一张数字特写。北京那起案件被认定的正是这一环：截图「有的是 PS 的，有的是从网上搜来的」。

对方给不出具体主体，就当这个案例不存在。不是打个折扣，是不存在。

第 2 个问题：讲师的成果，有没有第三方可以验证的痕迹？

自我介绍不算，自家海报不算，自家学员的评价也不算。要找的是不受他控制的地方留下的痕迹：查公司就去国家企业信用信息公示系统，看主体是否存在、成立多久；讲平台运营就去那个平台搜他的账号，看内容是不是连续的。

另外要把「粉丝数」和「收入」分开看。上面那篇报道里，那位全网 10 万以上粉丝的从业者自述「最高成交金额才数万元」——把这两件事混着讲的，往往是故意的。

第 3 个问题：退款条款写在合同里了，还是只写在嘴上？

这是四个问题里最硬的一个，因为它对应的是「退款」这一环——在数字教育大盘子里，那一环占了 71.26%（网经社电诉宝，2025 年第四季度口径）。

付款之前，要一份电子版合同或服务协议，只看四个地方：退款窗口有多长、退多少比例、扣哪些费用（已开课时、材料费、渠道手续费）、争议怎么处理。

口头承诺「不满意随时退」而合同里没有这一条，等于没有这一条。

如果涉及分期，多问一句：放款方是谁。四川省消委通报里点到的问题之一就是「诱导学生办理分期贷款」。一旦走了分期，你的合同关系就变成两条——一条对培训机构，一条对放款方。课停了，贷款通常不会跟着停。

第 4 个问题：「限时」是不是每一期都在限时？

这个最容易验，成本几乎为零。

把报名页面或那条推广内容存下来，隔七天再看一次同一个入口。倒计时如果重置了、名额如果又回到「仅剩 X 席」，这个稀缺就是设计出来的。也可以往回翻这个账号的历史内容，看上一期、上上一期是不是也在「最后一天」。

同一个动作还能验直播的真假：提一个只有当场才答得上来的问题，或者请他念一下你的 ID。被认定为「提前录制的情景剧」的东西，在屏幕这头看起来和真直播没有区别——唯一的区别是，它不会回应一个它没预料到的问题。

四个问题，全部可以在付款之前完成。任何一个卡住，都值得把钱先放回口袋。

一段必须说的代价

莱客自己也是卖课的。

这意味着这篇文章不是中立的，我们在这个行业里有直接利益。所以有必要把话说到底：上面这四个问题，同样适用于莱客。如果我们给出的案例核不到具体主体、如果我们的退款条款只写在文案里没写进协议、如果我们的「限时」每期都在重置——那么按这四条，我们也不该通过。这是立场，不是自谦。

另外三件事也要写清楚，否则这把尺子会被用歪：

第一，这四个问题验的是诚信，不是效果。全部通过，只能说明对方没有伪造，不能保证你学得会。

第二，它们会误伤刚起步的从业者。一个只做了半年的人，可能确实拿不出第三方可验证的长链条痕迹，但他讲的东西不一定不好。所以第 2 个问题的正确用法是：验证他有没有说谎，而不是要求他必须是大牛。真正该卡死的是第 1 和第 3——伪造案例和退款条款，没有解释空间。

第三，「不买课自己学」也不是零成本，它的代价是时间，而时间是唯一退不回来的那一种。所以这篇文章不是劝你别买，是劝你把付款前的那两个小时花在验证上，而不是花在纠结上。

关于「一门课到底该怎么用才不浪费」，是另一个话题，值得单独看一篇。