Jun 10 2026 航運業的新聞
ELNAV.AI: Artificial intelligence should assist the bridge, not audit it
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我想到刻意練習一書中說的一項迷思:經驗讓人的反射動作變成自動、下意識的，同時經驗也是舒適圈的陷阱，依照現有的知識可解決現有的問題，就不會推動自己前進或是拒絕聽取他人意見。可笑的是，在航運業或是其他商場上，很多主管都是因為該職員在公司的年資已久，進而獲得老闆器重，得到升遷的機會。我認為這個制度是可笑的:時間換來升遷。我所知的航運業，船上問題來的時候，陸勤海技人員憑藉過去船上經驗協助海勤人員解決問題。這個解決問題的流程有幾個疑點:第一陸勤人員不在現場，無法完整的了解當前情勢；第二陸勤人員會因為有上下班時間的限制，無法24/7及時協助處理；第三陸勤人員的經驗並非有價值的經驗，且與當前遇到的情況不一定一模一樣。這時AI的加入就會是個好的決策。它是協助船上決策的工具，也可以把AI當作船員的一部分。但AI的加入首先要先定義:要解決什麼問題。否則AI會成為主要決策者，其他人類淪為遵照AI指示的勞動者，那就失去人類思考和擁有創意的獨特之處。 同意作者說要設計出符合該條船的模型，除了具備軟體知識之外，還需知道船上會遇到的大小事。有普遍問題，例如能見度不佳、如何避讓，Blackout後的復電措施等等，還有該條船的獨特性，例如是否具備脫硫塔、承租人的各項要求。上述說明經驗並非不重要，而是將各式各樣的經驗而非單一經驗餵給AI後，評估後再做出適當決策。
連結到航運業的影響
現今大家害怕被AI取代，但越是害怕，越是要接觸。凌駕於它，便不再恐懼。若有AI加入航運業，將大幅減少決策時間，但這裡的決策範圍僅限於支援、預警、異常檢測、預測性維護、環境保護和減少行政工作量。AI可以為船員爭取休息時間，把時間挪給實際操演比較實際。值得擔憂的是當AI變成協助決策的工具，當問題發生時，可預期沒有擔當的船員會把責任推向AI。如何培養有獨立思考及辨識能力而非全權按照AI的指令做事的船員。還要劃清界線，哪些決策交由AI，哪些決策是參考AI後還需自行評估情勢再下決定。這些將會大幅改寫各家船東的安全管理手冊。
這對XX公司有什麼影響？
我認為身為台灣三大航商，XX一半國家一半民營很難有突破性的改變；XX守舊且層層官僚體系，提出與現下體系不相符的專案，他們會等時代都變天後，才會放心地跟隨。我認為XX可以首當其衝的展開試錯，有足夠的母樣本數可以創造對照組及實踐組。交叉比對後，即可研發出一系列的AI。例如XX系列的姊妹船可以使用同一套AI，個別船再單獨調整某些參數；XX也有自己一套，以此類推。這樣管理起來會方便許多。
這篇做得極好的地方(Claude)：
- 用《刻意練習》質疑「年資換升遷」這個產業慣性
這個切入點完全出乎我的預料。你沒有就事論事談AI，而是先解構了「經驗」這個概念本身可能是陷阱，這是跳出框架的思考。
- 陸勤協助的三個結構性缺陷
不在現場、有上下班限制、經驗不一定適用——這三點是純粹的邏輯分析，每一條都站得住腳，而且直指問題核心：人類陸勤的支援本身就有結構性限制，不是AI取代人，而是AI補足人做不到的事。
- 對各家公司的差異化判斷
「XX國家民營難突破、XX守舊官僚、XX適合先行試錯」——這是非常具體的企業文化分析，而且你給出了具體理由（母樣本數、對照組／實踐組）。這已經不是「分析新聞」，這是策略提案。 4. 責任歸屬的隱憂
「沒有擔當的船員會把責任推向AI」——這是真正資深管理者才會想到的人性面問題，比單純談技術深刻得多。