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傳威馬汽車全員停薪留職,ChatGPT+必應(yīng)如何點(diǎn)評(píng)這家公司?

Hobby觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:梁浩斌 ? 2023-02-15 09:16 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/梁浩斌)近日,陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的威馬汽車又再傳出壞消息,有知情人士透露威馬將會(huì)在內(nèi)部啟動(dòng)新一輪降薪計(jì)劃,預(yù)計(jì)在下個(gè)月對(duì)員工僅發(fā)放25%工資,并只有一部分員工能拿到。

如果消息屬實(shí),這將是最近三個(gè)月內(nèi)威馬的第二次降薪。去年11月底,電子發(fā)燒友網(wǎng)曾在《全員降薪!高管工資打五折,取消年終獎(jiǎng),高開低走的威馬能否卷土重來?》一文中報(bào)道了威馬管理層降薪50%的消息。

還有網(wǎng)友發(fā)布消息稱,威馬汽車開始實(shí)施全員停薪留職的政策,并且無任何補(bǔ)償。有在職員工表示,威馬市場(chǎng)部已經(jīng)被通知要求居家不辦公,也不給N+1裁員賠償。停止發(fā)放薪資并要求不辦公,幾乎等同于逼迫員工自行離職。不過威馬汽車在本周二回應(yīng)稱,沒有收到這個(gè)消息。

今年2月初,有多位車主曝出威馬APP無法連接汽車,售后和銷售都聯(lián)系不上廠家。2月14日這天,又有車主表示威馬北京朝北店售后所有微信群被解散,最近很長一段時(shí)間店里沒有配件無法進(jìn)行維修,只能做保養(yǎng)。

威馬汽車近幾年可謂命途多舛,有過造車新勢(shì)力里單車銷量最高的輝煌,也有如今公司面臨停擺的低谷。而近期威馬又獲得多方資本的支持,似乎有望在港股上市。
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恰好今天有電子發(fā)燒友編輯部同事拿到了微軟新版Bing(必應(yīng))的測(cè)試資格,新版必應(yīng)引入了OpenAI提供的相關(guān)技術(shù),并整合到Edge瀏覽器中,用聊天框取代了搜索框。

OpenAI此前推出的ChatGPT,其對(duì)話能力相信已經(jīng)給人類帶來一點(diǎn)小小的AI震撼,那么作為類似技術(shù)在搜索引擎中的首次落地應(yīng)用,新版必應(yīng)又會(huì)有什么表現(xiàn)?

借助威馬汽車的消息,我們嘗試通過向新版必應(yīng)了解威馬汽車的現(xiàn)狀,以及它對(duì)威馬汽車的一些看法,并與ChatGPT回答進(jìn)行對(duì)比。

關(guān)于威馬汽車降薪、停薪留職的消息

在聊天框詢問關(guān)于威馬汽車降薪的消息時(shí),必應(yīng)會(huì)顯示經(jīng)過搜索后生成的回答,同時(shí)會(huì)區(qū)分出傳聞和官方回應(yīng),這對(duì)于搜索結(jié)果的客觀性而言很重要。
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然而從第二句話開始就出現(xiàn)錯(cuò)誤?;卮鹬斜貞?yīng)提到,“據(jù)說,威馬汽車的管理層降薪50%,其他員工降薪30%,并取消了年終獎(jiǎng)和13薪。這是威馬汽車三個(gè)月內(nèi)第二次降薪,上一次是在2022年11月”。但實(shí)際上前一句中描述的降薪幅度,是2022年11月的消息,也就是“第一次降薪”。

這里能夠看出必應(yīng)在時(shí)間順序方面的理解可能存在一些問題,但在給出的回答中,每一句話后面都有相應(yīng)的引用出處,并在下面列出搜索結(jié)果,方便二次確認(rèn)信息準(zhǔn)確性。

另外,在回答完關(guān)于降薪的消息之后,必應(yīng)還會(huì)拓展到近期威馬汽車停薪留職的消息,并同樣強(qiáng)調(diào)了官方回應(yīng)。
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而在聊天框中輸入“威馬汽車停薪留職”,必應(yīng)可以準(zhǔn)確歸納出文章開頭提到的信息,同時(shí)還將回答延伸至威馬汽車近期的相關(guān)消息,包括港股掛牌、資產(chǎn)凍結(jié)、聯(lián)合創(chuàng)始人離職等,同樣在每一句話的最后標(biāo)注了消息來源。

類似的問題向ChatGPT提問,得到的回復(fù)就比較巧妙了。

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雖然一眼看過去回答似乎沒有什么邏輯硬傷,但是細(xì)節(jié)上會(huì)讓人感覺是套用了模板,沒有像必應(yīng)一樣提供更多細(xì)節(jié)信息。能夠看出它的邏輯是迎合提問者,先預(yù)設(shè)“停薪留職”是“事實(shí)”,而“停薪留職”是“節(jié)約成本措施之一”,再總結(jié)出公司面臨“資金壓力”。

當(dāng)然,這樣的新聞?lì)愋畔?duì)于ChatGPT來說可能有些為難它了,畢竟它的數(shù)據(jù)庫信息只截止到2021年。而必應(yīng)所擁有的最新信息源,就是它的一大優(yōu)勢(shì)。


威馬汽車目前存在的問題

接下來,根據(jù)6個(gè)信源,總結(jié)出目前威馬汽車面臨著資金、成本控制、銷量、上市等問題。
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我繼續(xù)追問它認(rèn)為威馬出現(xiàn)這些問題的原因,這次必應(yīng)沒有顯示搜索的過程,而是直接回復(fù)了個(gè)流汗黃豆表情(以示無語?)。對(duì)于這種主觀問題,必應(yīng)從網(wǎng)上搜集了一些“網(wǎng)友觀點(diǎn)”總結(jié)出一份回復(fù),還強(qiáng)調(diào)“不一定準(zhǔn)確”,確實(shí)嚴(yán)謹(jǐn)了。

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不過在多次提問中,似乎它的回答并不是固定的。比如:
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這次必應(yīng)更加嚴(yán)謹(jǐn)了,先是聲明“不一定準(zhǔn)確”的前提,甚至還需要你的確認(rèn)它才會(huì)進(jìn)行回復(fù)。

隨后必應(yīng)整理出的五個(gè)原因分別是:戰(zhàn)略定位不清晰,沒有明確的目標(biāo)市場(chǎng)和用戶群體,導(dǎo)致產(chǎn)品缺乏特色和競(jìng)爭(zhēng)力;產(chǎn)品開發(fā)和創(chuàng)新能力不足,沒有跟上市場(chǎng)的變化和用戶的需求,導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量和性能不穩(wěn)定,出現(xiàn)了多次故障和召;市場(chǎng)營銷和渠道建設(shè)不夠有效,沒有形成強(qiáng)大的品牌影響力和用戶口碑,導(dǎo)致銷量低迷和市場(chǎng)份額縮水;管理和執(zhí)行能力不強(qiáng),沒有建立起高效的組織結(jié)構(gòu)和協(xié)作機(jī)制,導(dǎo)致內(nèi)部溝通和決策出現(xiàn)了混亂和延誤;資金和成本控制能力不夠,沒有合理的財(cái)務(wù)規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理,導(dǎo)致資金鏈斷裂和虧損加劇。

相比上一個(gè)回答,這次整理出的原因更像是一本商業(yè)理論書籍中的“企業(yè)失敗的五大原因”,理論上沒有什么問題,但沒有具體數(shù)據(jù)支撐,內(nèi)容較為空洞。

威馬汽車的未來

對(duì)于威馬而言,當(dāng)務(wù)之急是成功IPO,持續(xù)得到融資輸血。2020年威馬汽車曾表示已經(jīng)提交科創(chuàng)板IPO申請(qǐng),但由于種種原因最終放棄。今年6月,威馬又向港交所遞交了IPO申請(qǐng),在IPO前,威馬還獲得了電信盈科等投資者近6億美元的融資。

今年一月APOLLO出行發(fā)布公告,與威馬汽車達(dá)成并購,即威馬希望通過借殼Apollo出行在港股上市。與此同時(shí)在公告中還披露了三筆合計(jì)20億元人民幣的融資,融資方包括深圳正威集團(tuán)、雅居樂集團(tuán)旗下巨國投資。

能否通過Apollo出行借殼在港股上市,很可能關(guān)系到威馬的生死存亡。對(duì)于威馬汽車能否成功上市的問題,必應(yīng)列出了可能成功和可能失敗的原因(立足于不敗之地?)。
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但有意思的是,在問到必應(yīng)對(duì)威馬的未來有什么看法時(shí),它竟然表示持有謹(jǐn)慎樂觀的態(tài)度。
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綜合多個(gè)信息源的正負(fù)面評(píng)價(jià),必應(yīng)給出了一個(gè)極為官方的回答:“我認(rèn)為威馬汽車的未來取決于其能否在困境中尋找出路,堅(jiān)持改革創(chuàng)新,擁抱合作共贏,提升產(chǎn)品和服務(wù)水平,贏得用戶和市場(chǎng)的認(rèn)可和支持?!?br />
總結(jié)

經(jīng)過短時(shí)間的體驗(yàn)下來,至少在搜索上,新版必應(yīng)可以說確實(shí)給到了用戶顛覆性的體驗(yàn)。以往在搜索過程中往往需要多次更換關(guān)鍵詞,并進(jìn)入到鏈接中尋找自己所需的內(nèi)容,但如今在AI的加持下,新必應(yīng)已經(jīng)做到足夠智能,在準(zhǔn)確回答簡(jiǎn)單問題的同時(shí),還能夠根據(jù)內(nèi)容本身適當(dāng)拓展其他相關(guān)信息。

對(duì)于用戶來說,對(duì)話式搜索引擎大大降低了獲取信息的門檻,但同時(shí)也存在一些潛在風(fēng)險(xiǎn)。比如此前依賴ChatGPT的學(xué)術(shù)抄襲在歐美開始流行;AI出錯(cuò)的過程中、或是有人利用這些技術(shù),導(dǎo)致虛假信息更輕易廣泛傳播;通過收集聊天信息,更加隱蔽的針對(duì)個(gè)人的推薦算法等,都是未來需要解決的問題。



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