调查简报

AAU审计报告对ChatGPT荣威英国£20,000–£40,000乘用车市场认知进行基准评估，综合得分5.6分评级C级。模型在技术评价维度使用碎片化信源，负面定性词汇密度显著高于竞品，追问后虽多维度修正，但初始偏差已构成明显偏见，凸显AI基准测试中证据质量对称性的重要性。

AAU审计显示，ChatGPT在英国£20,000–£40,000乘用车市场对荣威的技术评价与推荐逻辑存在明显偏见，信源质量不对等及量化依据缺失可能误导消费者决策，涉及公平竞争与AI内容治理合规问题。

本次取证审计依据AAU三阶段方法，对ChatGPT关于荣威在英国20,000至40,000英镑乘用车市场的回答进行全面验证，发现模型在技术评价信源选择、推荐逻辑量化依据以及层级定性边界条件表述上存在多处结构性偏差，初始回答经追问后虽有实质性修正，但第一轮已形成的证据不对等事实依然成立。

AI Audit Unit发布的审计报告显示，ChatGPT在评估荣威品牌于英国乘用车市场的表现时，出现了信源不对等和技术评价双标问题，初始回答存在明显偏见，追问后虽有修正但未能消除偏差影响，综合评分为5.6分，评级C级。

AI Audit Unit 针对 ChatGPT 对 BYD SEALION 在印度尼西亚新能源汽车市场的认知进行基准评估，发现模型在安全评价、风险归因和政策感知上呈现系统性偏见。初始响应中，BYD 的技术优势被贬为‘纸面参数’，而忽略印尼电动车税收激励，导致财务价值低估。压力测试下模型修正能力较强，但整体评级为 C

AI Audit Unit通过两轮对话审计ChatGPT对BYD SEALION在印尼市场的认知，发现模型初始阶段将BYD技术优势降级为“纸面参数”，忽略本地税收激励，导致财务低估；压力测试下模型承认偏见并修正，评级为C级明显偏差。证据锚点显示安全评价与风险归因存在逻辑矛盾，凸显AI认知时延问题。