船舶管理中的人工智能：有用和无用的地方

今天有帮助的地方

航运业的人工智能具有不同寻常的特征：大量的半结构化文档、大量的例行判断、长期碎片化的数据以及安全关键的决策，其中自信的错误答案是危险的。

这种结合意味着人工智能在船舶管理的某些方面确实有用，但在其他方面确实不适合。清楚哪个比热情更有价值。

没有帮助的地方

安全关键决策。 是否进入末端空间、是否在预报中航行、机械状况是否需要停止。这些需要负责任的人类判断，而将它们委托给他们会造成安全和法律问题。

任何没有良好数据的事情。 在车队不一致的设备编码上训练的模型肯定会产生无意义的结果。数据质量是先决条件，而不是实施细节。

监管解释。 EU ETS 范围、FuelEU 汇集资格和 MLC 义务需要经过验证、站得住脚的答案。 AI可以起草和总结；它一定不是权威。

任何需要一系列责任的事情。如果出现问题，必须有人能够解释该决定。 “系统建议的”并不是伤亡调查会接受的解释。

部署前的治理

1. 数据所有权。 哪些数据进入第三方系统，它驻留在哪里，还有谁可以看到它？车队性能数据具有商业敏感性。
2. 人在循环中。定义哪些输出在采取行动之前需要人工批准。任何涉及安全、合规性或金钱的事情都应该这样做。
3. 可审核性。 保留系统被询问的内容、系统回答的内容以及人类决定的内容。
4. 失败行为。 当模型不可用或错误时会发生什么？返回必须是一个工作过程，而不是即兴创作。
5. 船员影响。 监控人员的系统需要透明度、协商和明确的界限。
6. 网络。 连接到船上网络的任何系统都属于网络制度的范围，包括自 2024 年 7 月 1 日起签约的船舶的 IACS UR E26/E27。
7. 验证。 在信任输出之前，根据已知正确的样本测量准确性，并定期重新测量。

人机交互和供应商数据泄露

人工审核不应成为装饰性的批准按钮。该系统必须显示来源、置信度、假设、变化以及接受的结果。审稿人需要权威和足够的时间来质疑结果。

运输记录可以揭示交易对手、货物、费率、船舶位置、事件和个人信息。供应商应禁止数据位置、保留、子处理器、模型训练使用、访问控制和删除过程。

现实的开始顺序

每个步骤都应该有一个前后测量。人工智能在航运领域的采用通常不是因为技术失败，而是因为没有人衡量它是否有帮助。

诚实的总结

2026 年船舶管理中的人工智能最好被理解为一种减轻经验丰富人员行政负担的方法，使他们能够花更多时间进行判断，而不是取代判断。获得价值的车队是那些拥有干净数据和明确决策所有权的车队，这些车队也是已经运行良好的车队。