美国科技史上最大规模裁员开启：亚马逊超1.8万人被裁，中国区春节后通知******
澎湃新闻记者 范佳来
亚马逊正式开启新一轮裁员，这将是公司历史上规模最大的一轮裁员。
当地时间1月18日，据美国消费者新闻与商业频道(CNBC)报道，亚马逊在周三正式启动新一轮裁员，已有被裁员工收到公司全球零售主管道格・赫林顿(Doug Herrington)和人力资源主管贝丝・加莱蒂(Beth Galetti)发送的电子邮件。此前亚马逊曾表示，预计裁员超1.8万个岗位。
CNBC提到，在此轮裁员中，亚马逊人力资源和门店部门受影响最严重。据CNBC披露的内部邮件显示，周三结束时，亚马逊会通知美国、加拿大、哥斯达黎加所有受影响员工，其它地方晚一点也会收到通知，例如，中国区员工要到农历新年后才会收到通知。
邮件中，赫林顿表示，疫情期间，公司首要任务是扩大规模满足客户需求。“尽管其他公司可能对短期经济犹豫不决，但在这个前所未有的时期，我们优先考虑客户和员工。”
他提到，当疫情影响逐渐淡化后，供应链困难、通货膨胀和生产力过剩等问题都增加公司服务成本，需要进一步改善成本结构，以此来吸引更多客户。只有通过削减成本，公司才能为创新业务提供更多投资。
“裁员是公司为了降低成本而采取的步骤之一，我们还增加了本地库存储备，使消费者更容易整合多件商品发货，增加购买日常必需品的方式，这些都旨在降低公司网络和交付成本。通过改善成本结构，我们还能够继续在食品类、亚马逊企业购(Amazon Business)、Buy with Prime和医疗保健等领域进行有意义的投资。”赫林顿表示。
当地时间1月18日，据《西雅图时报》报道，亚马逊已经在西雅图和贝尔维尤解雇2300名员工，其中西雅图有1852人，贝尔维尤有448人。在60天的过渡期内，亚马逊将仍会向受影响的员工支付工资，但不会期望他们继续工作，裁员将于3月19日开始。
西雅图是亚马逊最大的园区，其南湖联合办事处拥有5.5万名员工。该公司一直在城外大举招聘，以扩建其普吉湾总部，去年夏天在贝尔维尤的总员工人数达到1万人。
此前据彭博社1月5日消息，亚马逊CEO安迪·贾西(Andy Jassy)曾在4日的一份员工报告中表示，作为此前裁员计划的一部分，亚马逊计划裁撤1.8万个岗位。安迪·贾西表示，1月8日开始，与受裁员影响的员工沟通，并表示有多个团队受到影响，包括亚马逊电商与人力资源、体验和技术(PXT)等相关部门。
亚马逊员工超过150万人，是全球员工最多的企业之一。去年11月，亚马逊宣布开始裁员，并有1万名亚马逊员工已在2022年失业。这些失业的员工，主要集中在公司层面，包括零售、设备和人力资源部门。
对于裁员的原因，据《华尔街日报》报道称，安迪·贾西在一篇博文中表示：“由于经济形势不明朗以及不确定性增加，我们将不得不继续裁员。”
亚马逊是新冠疫情的最大受益者之一，因为顾客纷纷涌向网上购物。从电子商务到云计算的各种业务推动了该公司几年来的增长。为了跟上需求，亚马逊将其物流网络扩大了一倍，并增加了数十万名员工。
此前据《纽约时报》报道，当需求开始减弱，顾客转而回到线下商店购物时，亚马逊启动大范围的成本削减审查，以缩减无利可图的业务。在2022年春季和夏季，公司进行了有针对性的削减以降低成本，关闭了实体店和亚马逊护理等业务部门。亚马逊后来宣布在全公司范围内冻结招聘，然后决定让员工离职。
据亚马逊在2022年10月28日发布的第三季度财报，亚马逊的净利出现了下滑。亚马逊第三季度净销售额为1271.01亿美元，与去年同期的1108.12亿美元相比增长15%，不计入汇率变动的影响为同比增长19%；净利润为28.72亿美元，与2021年同期的净利润31.56亿美元相比下降9%。
CNBC在报道中还提到，疫情期间，亚马逊员工人数曾有快速增长。由于经济下行、核心零售业务增长放缓，贾西正在对亚马逊开支进行全面审查。目前亚马逊已经冻结招聘、砍掉一些实验性项目、仓库扩张速度也已经放缓。
实际上，美国科技公司裁员潮已持续一段时间。仅1月4日，就有三家公司先后宣布裁员，除亚马逊外，美国视频分享平台Vimeo、云计算巨头Salesforce也先后宣布裁员计划。Vimeo首席执行官Anjali Sud在致员工的一封信中表示，公司计划裁员11%。而这是Vimeo去年7月裁员6%之后，进行的第二轮裁员。根据PitchBook的数据，估计1400名员工中将裁员150人。Salesforce首席执行官Marc Benioff也宣布计划“在未来几周内”裁员10%，预计近8000人受到影响。
截至1月18日收盘，亚马逊(Nasdaq:AMZN)报收95.46美元，跌0.61%。
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。
实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。
目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”
在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。
