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@劳动者 岁末年初求职换岗须慧眼辨“坑”******

　　@劳动者 求职换岗须慧眼辨“坑”

　　岁末年初，不少劳动者开始谋划新一年的工作，互联网招聘网站浏览量也开始增多。“保障就业”“高薪就业”的承诺可信吗？“工资没发，先交了一堆‘工杂费’”这事儿靠谱吗？招聘广告上的工资数额与实发工资不一样怎么办？近日，北京市第二中级人民法院发布典型案例，提醒劳动者求职应聘时，小心入坑。

　　岗前培训变成“培训贷”

　　徐某利用其经营的某软件公司、某信息公司，虚构招聘员工事实，在多个互联网招聘网站上发布招聘信息，主动邀请求职者进行面试，并虚假承诺高薪，后提出需要岗前培训，诱骗求职者签署培训协议，收取培训费用。徐某以保障就业为诱饵，使用签订培训及安置上岗协议的手段，诱骗应聘者贷款参加其公司的有偿培训，骗取应聘者贷款共600余万元。徐某因犯合同诈骗罪，被法院判处有期徒刑12年。

　　实践中，个别不法分子通过公司化运作、采用“招转培”模式等虚构招聘事实，诱骗劳动者贷款参加所谓的培训，骗取求职者缴纳手续费、培训费、违约金等费用。法官提醒，劳动者应理性对待用人单位招聘过程中的承诺，慎重对待各类“培训贷”。在发现被骗后，应第一时间报警，通过法律途径维护自身合法权益。

　　未上岗先交钱

　　2019年5月至7月间，邱某伙同刘某、张某等人，在北京市丰台区某大厦租用办公室，通过招聘网站以“某某集团”名义发布虚假招聘信息，诱骗应聘者来公司面试、签订试用期劳动合同，通过设置考试、考核等环节“刷人”，以收取被害人培训费、服装费、门禁卡费、违约金、烟钱等理由骗取应聘者钱财涉案金额8万余元。邱某等人以非法占有为目的，以虚假招工的方式，多次骗取他人财物，数额巨大，已构成诈骗罪，最后被法院以诈骗罪判处二年有期徒刑，并处罚金。

　　劳动合同法第九条规定，用人单位招用劳动者，不得扣押劳动者的居民身份证和其他证件，不得要求劳动者提供担保或者以其他名义向劳动者收取财物。第八十四条规定，用人单位违反本法规定，以担保或者其他名义向劳动者收取财物的，由劳动行政部门责令限期退还劳动者本人，并以每人500元以上2000元以下的标准处以罚款；给劳动者造成损害的，应当承担赔偿责任。

　　实践中，一些用人单位以各种名义向劳动者收取一定数额的钱款或财物，损害劳动者的合法权益。法官提示，劳动者需擦亮双眼，对用人单位巧立名目收取费用的行为勇敢说“不”，并可向人社部门投诉。遇不法分子以非法占有为目的、通过虚假招工方式骗取财物的，应及时向公安机关举报。

　　招聘广告不等于劳动合同

　　杨某自2019年9月2日入职某石化公司工作，其间某石化公司未为杨某缴纳社会保险。2020年3月11日，杨某以某石化公司未缴纳社会保险、未及时足额支付劳动报酬为由提出辞职。杨某申请劳动仲裁，要求某石化公司支付劳动报酬差额37800.95元、解除劳动合同应支付的经济补偿金10400.47元等。劳动仲裁部分支持其诉求后，杨某不服起诉到法院。

　　双方争议焦点为杨某的月工资收入。某石化公司提交2019年9月2日的劳动合同一份，其上约定月工资为3500元，杨某对该劳动合同的真实性不认可，主张其月工资为8500元，并提交招工简章原件及网站截图予以证实。某石化公司对上述证据的真实性不认可，认为无用人单位公章及相关负责人的签字，系单方证据，薪资待遇应按双方劳动合同的约定。

　　法院经审理认为，涉案劳动合同加盖某石化公司的公章，并有杨某的签字手印。经法院释明，杨某不申请笔迹鉴定，也未就该合同存在欺诈提供证据予以证实。用人单位的招聘广告在法律上只是一种要约邀请，并不具有劳动合同的法律效力，故杨某主张以月工资8500元的标准计算工资差额及经济补偿金，法院不予支持。法院最终按照3500元的标准判决某石化公司支付杨某解除劳动合同经济补偿。

　　民法典第四百七十三条规定，要约邀请是希望他人向自己发出要约的意思表示。拍卖公告、招标公告、招股说明书、债券募集办法、基金募集说明书、商业广告和宣传、寄送的价目表等为要约邀请。商业广告和宣传等为要约邀请。如其内容符合要约条件的，可以构成要约。

　　法官介绍，劳动者若要用人单位兑现招聘广告中的承诺，应该要求用人单位将招聘广告中的内容写入劳动合同中，以便维权时提供相应依据。在劳动合同履行过程中，劳动者应关注薪酬发放、社保缴纳等涉及自身重大利益的事项，是否与用人单位最初承诺一致，如不一致应及时与用人单位交涉，并注意保存相关证据，通过法律手段及时维权。

　　周倩

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）