技术造假
夸大 AI 能力：许多创业公司在宣传时，过度夸大自家 AI 技术的性能和应用范围。比如一些声称能够实现精准医疗诊断的 AI 创业公司，实际技术可能仅处于实验室研究阶段，离临床应用还有很大差距，但却在宣传中暗示已经能够广泛应用于医疗实践，误导投资者和消费者。
伪 AI 技术包装：除了像 Builder.ai 那样用真人冒充 AI 工作外，还有一些公司将传统算法重新包装，贴上 AI 的标签。例如，把普通的数据统计分析算法包装成具有智能预测功能的 AI 算法，利用大众对 AI 技术的不了解，骗取信任和投资。
虚假演示：部分创业公司在产品演示环节做手脚。通过精心设计的演示场景，展示出 AI 产品强大的功能，但实际产品在真实环境中根本无法达到演示效果。比如一些智能家居 AI 控制系统，在演示时能够完美地控制各种家电设备，但消费者购买回家后却发现问题百出，根本无法实现宣传中的智能联动。
数据造假
虚构用户数据：为了显示产品受欢迎程度，一些 AI 创业公司会虚构用户数量、使用频率等数据。虚假的用户数据会让投资者误以为产品市场需求大，前景广阔，从而吸引投资。
伪造营收数据：通过篡改财务报表，夸大公司的营收情况，制造公司盈利能力强的假象。伪造营收数据的行为不仅欺骗了投资者，也影响了市场对公司价值的正确判断。
操纵数据指标：在一些需要数据指标来衡量产品性能的领域，如 AI 图像识别技术的准确率、AI 翻译的准确率等，部分公司会通过操纵测试数据来提高指标数值。比如在测试 AI 图像识别产品的准确率时，故意选择一些简单、容易识别的图像进行测试，而不是采用真实场景下复杂多样的图像，从而得出虚假的高准确率数据。
团队造假
虚假专家背书：邀请一些与 AI 领域关联不大，甚至没有相关专业知识的名人或专家为公司站台，声称他们是公司的技术顾问或合伙人，以此提升公司的可信度。例如，某些公司会聘请一些知名演员或体育明星担任所谓的 “AI 战略顾问”，但这些人实际上对 AI 技术一窍不通，只是为了利用他们的名气吸引关注和投资。
夸大团队成员背景：对团队成员的学历、工作经历进行夸大或造假。比如宣称团队中有多位来自顶尖科技公司的资深 AI 专家，但实际这些人可能只是在相关公司担任过普通职位，甚至根本没有在这些公司工作过。通过这种方式打造出一个看似实力强大的团队，让投资者相信公司具备强大的技术研发能力。
AI 创业公司造假严重破坏行业信任，投资者和消费者信心受挫，连累诚信企业发展。同时，造假导致资源错配，真正创新企业难获资金，阻碍 AI 技术进步。虚假数据还误导市场决策，投资者易因不实信息受损，企业合作选错伙伴，政府政策制定也会出现偏差，无法有效推动产业发展。
应对造假，投资者需组建专业团队深入尽调，保持理性，避免跟风。监管部门应完善法规政策，明确技术、数据等标准，加大处罚力度。行业协会要加强自律，制定准则，建立信用评价体系，奖惩分明。此外，还需通过科普宣传提升公众对 AI 的认知，增强辨别能力，鼓励公众监督举报，共同营造健康的行业环境。