ChatGPT适合航运业吗？
ChatGPT适合航运业吗？
信德海事 苏婉
如今，人工智能被用于电子商务、银行、金融、医疗保健、社交媒体、生活方式等各个领域。许多SaaS供应商（软件即服务SaaS，让用户能够通过 Internet 连接和使用基于云的应用程序）也将人工智能应用到了航运领域。
一些经纪公司和负责人开始应用ChatGPT插件于电子邮件领域，启用该插件就可以对传入的信息给出回复，并还可以选择是否接受这些消息。
因此，不管信与不信，我们每天都会接触到人工智能，在运输业的活动中也是如此。
对人工智能的理解
基本上是利用机器学习，机器学习是一种归纳法：让计算机在大量数据的基础上，通过分析相关性和分类发现规则。机器学习的目的其实不是为了获得已经形式化的知识，而是理解数据结构并将其整合到模型中，特别是针对于自动化的任务。
航运业的人工智能VS人类大脑
问题是：在航运中是否存在这么复杂的问题，人工智能的表现会比正常人的大脑做得更好？
让我们以电子邮件为例。多年来，电子邮件流量稳步增长，2022年平均每天发送1650亿封邮件，航运公司的收件箱每天可能收到数百或数千封邮件，这取决于你是一家小型航运公司还是大型经纪公司。
我们可以看一个真实的例子。比如说干散货巴拿马型船队有2400艘船，其中60%是现货交易，每年平均有6次航行，那么每周全球平均有166艘船可供使用。
即使将这一数字再分成两个主要流域，即大西洋和太平洋，也还是会有相当多数量的船只需要追踪，那么与之相关的电子邮件流量也是相当大的，这就为人工智能或其他技术提供了一个很好的应用平台。
航运业应该是简单的
但是我们不禁认为，市场上提出的SaaS大多数都有人工智能成分，这有点过头了。
航运本质上是一个极其简单的活动，说的直白些：如果有两艘船运载一种货物，市场就会下跌，如果有两船货，只有一艘船，市场就会上涨。
任何研究预交易的结果无非两种：要么是现货市场上涨，要么是下跌。这些系统非常强大，有些处理大量的时间序列很容易。这可能会形成一个误区：即要解决好交易这个问题，就得处理更多的数据，而事实上思考什么样的数据是相关的才是重点。选择使用的数据应该依据相关性，而不是可用性。
只是因为数据可用而去使用，会导致严重的分析瘫痪，即总是在等待更多的数据来做出最终正确的决定，但什么是正确的决定呢？
归根结底，一家公司的利润并不仅仅来自于有利可图的交易，而是来自于现实生活中一系列有好有坏的组合交易组成的。
问题的关键不是要把每一笔交易都做对，而在于获得更多成功的交易，同时在这些好的交易中获得最大的利润，在坏的交易中减少损失。
航运业是否会因使用人工智能或大数据，把一个本质上非常简单的市场而复杂化，偏离了“KISS”原则（Keep It Simple, Stupid，简单的系统比复杂的系统操作性更好）而受到影响？只有时间会告诉我们。
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