Gränser för AI i sjöfarten: säkerhet, cyberrisk, etik och ansvarighet — Artificiell intelligens inom sjö- och marinteknik

Vinster:

Förmåga att erkänna att AI kan producera fiktiva koefficienter, regelklausuler och tekniska värden och tillämpa verifiering i samband med livs-/egendomssäkerhet
Förmåga att hantera cybersäkerhet, datasekretess och regulatoriska begränsningar i fartygs- och OT-system (operativ teknologi)
Att förstå att det yttersta ansvaret för klassgodkännande, navigationssäkerhet och etik ligger hos ingenjören och kaptenen.

Under hela denna modul använde vi artificiell intelligens (AI) som en accelerator i varje skede av fartygs- och marinteknik: från formdesign till strukturanalys, förutsägande underhåll till reseoptimering, utsläppsöverensstämmelse till varvsproduktion. I den här sista enheten tar vi ett steg tillbaka och tittar på helheten: vilka är de viktigaste gränserna för AI inom sjöfarten, vilka risker (hallucinationer, cybersäkerhet, datasekretess, partiskhet) är i konstant beredskap och vem bär ansvaret? För förutsättningen för att använda ett fordon säkert är att veta var det kan gå fel.

Modulens fortlöpande tes gäller här och styr alla andra: i säkerhetskritiskt sjöfartsarbete är AI-utdata ingen ersättning för godkännande av den behöriga ingenjören, mästaren eller klassinspektören. AI föreslår, ritar, beräknar och påminner; Men ägaren till beslutet som avgör säkerheten för liv, egendom och miljö är den som undertecknar det beslutet och är juridiskt ansvarig.

Begrepp: Hallucination: AI som tillverkar ett värde, en regel eller en resurs som inte existerar. OT-säkerhet: Cyberskydd av driftteknik (maskin- och farthållarsystem). Dataförgiftning: Avsiktlig korruption av utbildnings-/indata för att vilseleda en modell. Modellbias: Modellens systematiska och orättvisa bias som kommer från de data som den är tränad på. Ansvarskedja: Det juridiska och tekniska ägandet av ett beslut är tydligt.

Permanenta gränser för AI

AI har fyra permanenta gränser inom sjöfarten, och dessa kommer inte att försvinna även när tekniken går framåt. För det första, hallucinationer: modellen fyller tomrummet med "mest troliga" uttalanden när den inte har definitiva data; Detta visar sig vara en påhittad klasssats, ett omöjligt stabilitetsvärde eller en obefintlig koefficient. För det andra, beteende utanför driftsättning: modellen blir opålitlig utanför de situationer som den tränades och testades för (ovanlig fartygstyp, ovanligt fel, osynlig trafik). För det tredje, bristande förståelse för fysik: AI bearbetar ordmönster, "förstår" inte energibesparing eller Newtons lagar; Det kan producera resultat som verkar rimligt men som är fysiskt omöjligt. För det fjärde, aktualitet: lagstiftning, pris och teknikförändring; Modellens information fryses vid ett datum.

Dessa gränser förklarar varför verifieringsdisciplinen vi lärde oss genom hela modulen är oumbärlig: storleksordningskontroll, enhetskonsistens, oberoende reproduktion och källverifiering. Speciellt när AI:n gör beräkningar (t.ex. ett Python/Excel-skript genererat för ett ballast-/stabilitetsmoment eller en effektberäkning), även om koden verkar flytande och fungerande, översätts inte dess logik, inmatningar och kantfall till ett säkerhetsbeslut utan oberoende tester. Bara för att en kontokod "fungerar" betyder det inte att den är "korrekt".

Varning: En AI-genererad bokföringskod kan fungera utan fel, men kan innehålla fel formel, fel enhet eller ett förbisett kantfall. Innan du accepterar koden, testa den med känd input (ett exempel som du vet svaret på från första hand), testa för kantfall och verifiera resultatet på ett oberoende sätt. Vid säkerhetskritiska beräkningar som stabilitet är en godkänd lastdator och ingenjörsbekräftelse väsentliga.

Cybersäkerhet och datasekretess

Det moderna fartyget är ett flytande datornätverk: navigationssystem, maskinkontroll, lasthantering och satellitanslutningar är sammankopplade. Detta innebär cyberangreppsyta. AI-system lägger till två nya risker till denna bild. För det första, OT (operativ teknologi) säkerhet: en AI-komponent kopplad till navigering och maskinkontroll utgör en direkt säkerhetsrisk om den attackeras; så att kritiska OT-system är isolerade bör AI-utdata aldrig utlösa en kontrollåtgärd på egen hand, mänskligt godkännande och säkert standardbeteende måste bibehållas. För det andra, datasekretess: skrovform, prestandakurvor, varvskontrakt och operativ telemetri är affärshemligheter och immateriella rättigheter; Att mata in denna data i icke godkända externa AI-tjänster är en oåterkallelig förlust.

Dessutom kräver manipulationsrisker som dataförgiftning (vilseledande av modellen med skadlig inmatning) och förfalskning av data som AIS att man inte blint litar på AI:s indata. Regel: kritisk data anonymiseras eller delas inte alls, endast godkända och konfidentialitetssäkrade verktyg används, kritiska indata korsverifieras för äkthet.

Risk

Hur uppstår det?

försiktighetsåtgärd

hallucination

Påhittad regel/värde/källa

Bekräftelse från källan, rangkontroll

OT cyberattack

Infiltration av styrsystem

Isolering, mänskligt godkännande, säker standard

dataläcka

Mata in konfidentiell data i externt verktyg

Anonymisering, godkänt verktyg

Dataförgiftning/spoofing

Avsiktligt skadad ingång

Ingångsvalidering, korskontroll

Modellbias

Obalanserad träningsdata

Granska resultatet med mänskligt omdöme

Etik och ansvarskedja

Det juridiska och tekniska ägandet av ett beslut inom sjöfart bör vara tydligt: befälhavaren ansvarar för navigeringssäkerheten, maskinchefen ansvarar för maskineriet, den ansvarige ingenjören ansvarar för konstruktion och beräkning och klassinspektören ansvarar för regelefterlevnaden. AI bör inte införa ett "ansvarsgap" i denna kedja. "AI föreslog detta" är ingen ursäkt; Den människa som använder AI och accepterar dess produktion är ansvarig. Därför måste användningen av AI vara transparent (det måste registreras vilket beslut det stödjer, vilken verifiering det har genomgått) och det slutliga beslutet måste vara upp till en signerad människa.

Den etiska dimensionen inkluderar även besättningens säkerhet och miljön: om ett bränslebesparande förslag utsätter besättningen för risker, om en automationslösning minskar säkerhetsmarginalen, om kortsiktig vinst maskerar långsiktig risk, kräver ingenjörsetik att man säger "nej". AI är ett kraftfullt verktyg för produktivitet; Men effektivitet kan aldrig komma före liv, miljö och ärligt tekniskt omdöme.

Minifodral

Fall 1 - "AI sa det" ursäkt. I en rapport används ett gränsvärde som ges av AI, utan verifiering, och värdet visar sig vara felaktigt. Den ansvariga personen försöker försvara sig genom att säga "AI föreslog detta." Varken klass- eller ansvarslagstiftning erkänner detta: ingenjören som accepterar produktionen är ansvarig. Lektion: AI är ingen ursäkt; Ansvaret ligger på den som använder den.

Fall 2 — Läckage av konfidentiella uppgifter. Ett team klistrar in en fartygsägares faktiska prestanda och bränsledata i ett allmänt tillgängligt AI-verktyg och begär analys. Denna data är nu utom kontroll; företagshemlighet och avtalsbrott uppstår. Det skulle inte vara någon risk om man arbetar med anonymiserade representativa värden eller ett godkänt verktyg. Lärdom: riktiga/konfidentiella data läggs aldrig in i ett icke godkänt externt verktyg.

Fall 3 — Fungerande men fel kod. AI genererar ett Python-skript för ett ögonblick av stabilitet; koden körs utan fel och returnerar ett rimligt antal. När ingenjören testar det med ett känt lastfall (svaret är känt för hand) finner han att koden tar en armlängds term med fel tecken. Manuset "fungerade" men resultatet blev fel. Lektion: användningen av kontokoden är inte en garanti för korrekthet; Testning med känd input och oberoende verifiering är väsentligt.

Kopierbara promptmallar

Mall 1 – Självbedömning av gränser och risker:

Roll: Du är granskare som granskar den AI-utdata jag använder. Sammanhang: [uppgift/utdata].Uppgift:1) Var är risken för hallucinationer hög i denna utdata?2) Finns det något tvivelaktigt när det gäller fysisk rimlighet?3) Vilka värden som kräver aktualitet (lagstiftning/pris) bör verifieras?4) Chanser att varje utdata är en fråga om huruvida och hur mycket det är? för att verifiera det.

Mall 2 — Verifieringsschema för kontokod:

Kom upp med en verifieringsplan innan du använder följande AI-genererade redovisningskod (Python/Excel):[klistra in kod/logik]1) Föreslå en testingång för vilken jag vet svaret direkt.2) Lista kantfallen som behöver testas (noll, negativ, extrem).3) Hur kontrollerar jag enhetskonsistens?4) Med vilka oberoende medel krävs/integrerar jag resultatet av verifieringen av resultatet? säkerhetskritisk redovisning.

Mall 3 — Datasekretessfilter:

Sekretesskontroll följande sammanhang jag skulle ge till ett AI-verktyg:[text att dela]1) Finns det företagshemligheter/konfidentiella/kontraktsdata i det?2) Vilka värden ska anonymiseras eller extraheras?3) Kräver denna uppgift ett godkänt internt verktyg?Begränsning: Faktisk fartygs-/prestanda-/kontraktsdata går inte in i det externa verktyget.

Mall 4 — Ansvars- och insynsnotering:

Utarbeta ett insynsmemo för att dokumentera följande AI-drivna beslut:[beslut]. Innehåll: (1) i vilket skede användes AI:n, (2) vilka verifikationer den gick igenom, (3) vilken människa som godkände den, (4) vilka källor som verifierades. Begränsning: Gör det klart att det slutliga ansvaret ligger hos den mänskliga signeringen.

Svag prompt / Stark prompt

Svag uppmaning:

Jag kommer att lägga in den här AI-analysen i rapporten, är det ok?

Kraftfull uppmaning:

Roll: Du är den oberoende granskaren som granskar AI-utgången. Sammanhang: [analys/utdata och var den ska användas].Uppgift:1) Flagga risk för hallucinationer, fysisk rimlighet och aktualitet.2) Finns det data som inte bör delas för konfidentialitet?3) Vilka steg skulle en människa behöva för att verifiera detta beslut?Constraint/ Ange verifieringsstegen och att ansvaret ligger hos den signerande ingenjören.

Svag uppmaning ber om bekräftelse; Stark uppmaning exponerar risker, integritet och mänsklig verifieringskedja.

Vanliga misstag

Det betyder "AI sa det." Ansvaret ligger på den person som accepterar resultatet; AI är ingen ursäkt.
Mata in konfidentiell data i externt verktyg. Företagshemlighet och avtalsbrott; En gång läckt data kan inte hämtas.
Tänker att arbetskoden är korrekt. Ett skript som fungerar utan fel kan innehålla fel formel/enhet; Testning och oberoende bekräftelse är avgörande.
Lämnar OT-systemet till AI. Kontrollåtgärden utlöses aldrig enbart av AI; Mänskligt godkännande och säker standard bibehålls.
Sätter effektivitet före säkerhet. Liv, miljö och ärligt tekniskt omdöme offras inte för några besparingar.

Sammanfattningsvis

De bestående gränserna (hallucination, beteende utanför distribution, bristande grepp om fysik, föråldrad) och risker (cyber-/OT-säkerhet, datasekretess, förgiftning, partiskhet) för AI i sjöfarten illustrerar varför verifieringsdisciplinen som lärs sig genom hela modulen är oumbärlig. I säkerhetskritiska beslut är AI-utdata inte en ersättning för kompetent mänskligt godkännande; Ansvarskedjan är tydlig och "AI sa det" är ingen ursäkt. AI är en kraftfull accelerator; Men livet, miljön och ärligt tekniskt omdöme kommer alltid först.

Applikationsuppgift

Välj en AI-utgång (ett konto, ett rapportutkast eller en kod) som du producerade i den här modulen. Flagga riskerna för hallucinationer, fysisk sannolikhet och verklighet med mallen för självbedömning av gräns och risk. Om det är en kontokod, testa den med en känd inmatning med hjälp av mallen "kontokodverifieringsplan" och verifiera självständigt. Använd ett "datasekretessfilter" och filtrera bort data som inte ska delas. Slutligen, skriv ett insynsmemo som dokumenterar beslutet och gör det klart vem som har det yttersta ansvaret.

checklista

[ ] Jag kollade hallucinations-, fysik- och verklighetsriskerna med AI-utdata.
[ ] Jag har testat och oberoende verifierat kontokoden med känd inmatning.
[ ] Jag skrev inte in konfidentiella/kontrakterade data i det externa verktyget; Jag anonymiserade det.
[ ] Jag bibehöll mänskligt godkännande och säker standard i OT/kontrollsystem.
[ ] Jag dokumenterade transparent användningen av AI och klargjorde vem som var ansvarig.
[ ] Jag har aldrig satt effektivitet före liv, miljö och ingenjörsetik.

Modulexamen

1. När man arbetar med ett AI-verktyg som mariningenjör, det yttersta ansvaret för vilket av följande ska alltid ligga hos människan (ingenjör/klassman)?

A) Godkännande och signering av ett konstruktionselements överensstämmelse med klassregeln ✔
B) Ta fram det första utkastet till en motståndsrapport
C) Redigera axeletiketterna för ett diagram
D) Utarbeta en ordlista med termer för en teknisk rapport

Beskrivning: AI; Det kan påskynda uppgifter som resistansförberäkning, rapportutformning och datasammanfattning. Att godkänna att ett konstruktionselement överensstämmer med klassregeln och återspegla detta som en signatur på den tekniska filen är dock ett beslut som skapar säkerhet för liv och egendom; kan inte överföras till AI utan oberoende verifiering och auktoriserat godkännande.

2. Du lät AI:n beräkna motståndet för en båt och den reducerade resultatet med 20 % med en 'empirisk korrektionsfaktor' som inte fanns i modellexperimentet. Vad är den första korrekta åtgärden att vidta?

A) Acceptera resultatet som det är eftersom AI:n verkar självsäker
B) Ifrågasätt källan till koefficienten, avvisa den ogrundade korrigeringen och räkna om den med den erkända metoden ✔
C) Öka koefficienten ännu mer och hålla sig på den säkra sidan
D) Byte till propellerval utan att ändra resultatet

Förklaring: Språkmodeller kan på ett övertygande sätt tillverka ogrundade koefficienter och tal (hallucination). I en beräkning som direkt påverkar framdrivningskraft och bränsle, såsom motstånd, är det nödvändigt att ifrågasätta källan för varje koefficient som används (metod, modelltest, standard) och förkasta den ostödda koefficienten.

3. Istället för att använda mängden fraktad last som nämnare vid beräkning av ett fartygs CII (Carbon Intensity Indicator), använde AI endast avstånd. Vad är huvudproblemet med denna utgång?

A) CII beräknas endast för tankfartyg, detta är onödigt ombord
B) CII-resultat kommer alltid som en procentsats, decimal är fel
C) CII-nämnaren ska inte bara vara avstånd, utan bärförmågan (dödvikten) multiplicerad med avståndet ✔
D) Hastighetsdata är obligatoriskt för CII-beräkning, det saknas

Beskrivning: CII mäter koldioxidutsläpp per utfört jobb och baseras på den erbjudna nyttolasten multiplicerad med avstånd (t.ex. dödvikt x avstånd). Om man utelämnar termen belastning/kapacitet missräknas indikatorn helt. Det första och obligatoriska steget är att varje term i produktivitetsindikatorer helt överensstämmer med IMO-definitionen.

4. Vilken är den mest värdefulla effekten av ett AI-drivet prediktivt underhållssystem i maskinrummet?

A) Sammanfatta den genomsnittliga kostnaden för tidigare underhåll på en rad
B) Förvandla all sensordata till en mer färgstark graf
C) Färg och lista vibrations-/temperaturtrender
D) Förmarkera tidsfönstret när ett lager eller turboladdare är mer benäget att gå sönder ✔

Beskrivning: Syftet med prediktivt underhåll är att upptäcka tendensen för utrustning att försämras innan den går sönder och planera underhåll i tid. Därmed minskar risken för oväntade funktionsfel och stopp. Det är värdefullt att inte bara sammanfatta det förflutna utan också att producera tidiga varningar om framtiden.

5. AI jämförde stressresultatet i en FEA-modell (finite element analysis) med den tillåtna stressen i klasskoden och förklarades "lämplig". Vilket är det mest korrekta tillvägagångssättet?

A) Verifiera modellinställningen (nät, gränsvillkor, belastning) och bekräfta den tillåtna stressen från klassregeltexten ✔
B) Direkt bekräfta resultatet eftersom AI sa "passar"
C) Slumpmässigt sänka den tillåtna stressen för att vara på den säkra sidan
D) Ändra endast färgskalan utan att dra åt nätverket

Beskrivning: FEA-resultat; Det är helt beroende av maskkvalitet, randvillkor, lastdefinition och materialegenskaper. Dessutom kan det tillåtna stressvärdet som används av AI vara felaktigt. Innan du accepterar resultatet är det nödvändigt att verifiera modellinställningen och bekräfta klassregelvärdet från texten.

6. Du skapade en rutt som minimerar bränsle genom att utföra väderdirigering med AI. Vilken hänsyn är mest avgörande för användbarheten av resultatet?

A) Rutten måste vara säker när det gäller navigeringssäkerhet (våg, väder, fartygsrestriktioner) och måste godkännas av kaptenen ✔
B) Ruttens kortaste utseende på kartan
C) Rutten inkluderar flest hamnanlöp
D) Rutten minimerar ETA oavsett kontrakt

Förklaring: Oavsett hur bränsleoptimalt ruttförslaget är, prioriteras navigationssäkerhet och befälhavarens auktoritet. Om stormen, våghöjden och fartygsbegränsningarna överskrider säkerhetsgränsen är bränslevinsten meningslös. Det slutliga ruttbeslutet måste filtreras genom säkerhetsbegränsningar och godkännas av kaptenen.

7. Du bad AI om ett SOLAS-krav och det gav ett exakt värde med hänvisning till ett specifikt "Kapitel-/Regelnummer". Vad är det korrekta tekniska beteendet?

A) Tillämpa värdet direkt eftersom AI:n är uppdaterad
B) Att höja värdet slumpmässigt för att vara på den säkra sidan
C) Verifiera artikelnummer och värde från officiell, uppdaterad SOLAS/klasskälla ✔
D) Lägger till filen utan att kontrollera artikelnumret

Beskrivning: Språkmodeller kan komma ihåg fel eller utgöra nummer och värden för kontrakt/regelklausuler. I bindande fält som SOLAS, MARPOL och klassregler måste varje föremål och värde verifieras ordagrant från den officiella, aktuella källan (IMO-text, klassregel, ledningscirkulär); AI-utgången visar bara var du ska leta.

8. I ett autonomt eller beslutsassisterat navigationssystem föreslog AI en manöver baserad på radar- och AIS-data. Vilken är den korrekta bedömningen när det gäller COLREG (konfliktundvikande)?

A) Kör automatiskt manövern när AI kommer åt aktuella data
B) Överför förslaget till det andra fartyget via VHF och vänta på dess godkännande
C) Stänga av radarn och endast lita på AIS
D) Betrakta förslaget som ett beslutsstöd och överlåt COLREG och det slutliga manöverbeslutet till vaktens/kaptenens officer.

Förklaring: I enlighet med COLREG-regler och god sjöfartssed ligger ansvaret för att undvika kollision och det slutliga manöverbeslutet på myndigheten på bryggan (kapten/vakthavande befäl). AI-rekommendation är ett beslutsstöd; döda fläckar, sensorfel och regeltolkning kräver mänsklig övervakning.

9. Du har genererat en bränsleekonomirekommendation från huvudmotorns SFOC-kurva (specifik bränsleförbrukning) med AI. Vilken är den lämpligaste metoden för att testa rimlighet?

A) Tillämpa rekommendationen på tidigare resedata och jämför med faktisk bränsleförbrukning ✔
B) Acceptera förslaget som det är och skriv in det i budgeten som besparingar.
C) Att ta den mest optimistiska besparingsprocenten som det enda verkliga värdet
D) Försköna bara grafen för SFOC-kurvan

Förklaring: Det besparingsanspråk som produceras av AI bör testas genom att jämföra det med fartygets faktiska färddata (registrerad bränsleförbrukning, last, hastighet, väder). Att tillämpa den retrospektivt på tidigare resedata och jämföra den med faktisk förbrukning visar hur realistisk rekommendationen är.

10. Ett utkast till undersökning/teknisk rapport som utarbetats av AI innehåller tekniska värden som är flytande men av osäkert ursprung. Vad är det korrekta beteendet?

A) Presentera rapporten som den är eftersom texten är flytande
B) Matcha varje värde med den ursprungliga mätningen/källan och ta bort den obekräftade ✔
C) Avrundning och glans av värdena
D) Läs bara sammanfattningen och hoppa över resten

Beskrivning: Varje tekniskt värde i rapporten måste kunna spåras till sin ursprungliga källa (mätning, kalibrerad enhetspost, klassregel, tillverkardata). Inget nummer ska skickas till klass eller ledning utan verifiering av dess källa, även om det är ett värde i en flytande mening; Annars kommer ett fiktivt värde in i beslutsunderlaget.

11. Vilket är det bästa steget innan du använder en AI-genererad Excel/Python-beräkning (t.ex. ballasttillstånd och stabilitetsmoment)?

A) Tillämpa beräkningen direkt på den faktiska lastplanen
B) Bara att titta på kodens längd och layout
C) Pröva kantfall genom att jämföra beräkningen med ett känt testscenario och ett godkänt lastverktyg ✔
D) Radera en del av koden för att förkorta den

Förklaring: Stabilitets- och lastberäkningar kan verka korrekta men ge felaktiga resultat. Att köra beräkningen på ett litet testscenario där du vet resultatet, antingen manuellt eller med en certifierad lastdator, jämföra den med den förväntade uteffekten och prova gräns-/kantbelastningsfall kommer att fånga felet innan det går över till det faktiska lastningsbeslutet.

12. Du vill klistra in ditt fartygs odelade design- och prestandadata i ett offentligt AI-verktyg och begära analys. Vilket är det mest korrekta tillvägagångssättet?

A) Klistra in data som den är för hastighet
B) Det räcker att bara ta bort fartygsnamnet och dela alla återstående data
C) Dela data och sedan be AI:n att radera den
D) Kontrollera den institutionella policyn och anonymisera uppgifterna eller använda ett säkert/institutionellt verktyg ✔

Avslöjande: Skrovform, prestandakurvor och uppgifter om fartygsägare/varvskontrakt är affärshemligheter och immateriella rättigheter känsliga; Dessutom medför information om kritisk infrastruktur och OT-system cyberrisk. Innan du delar data är det nödvändigt att kontrollera företagets policy, anonymisera den eller använda ett företagsverktyg som inte delar data.

13. AI-driven kvalitetskontroll vid ett varvsblockaggregat flaggade en svetssöm som "acceptabel". Vad är det korrekta tekniska beteendet?

A) Betrakta AI-utvärderingen som slutgiltigt godkännande och godkänn sömnaden
B) Att betrakta den preliminära utvärderingen av AI som ett screeningverktyg och koppla det slutliga godkännandet till NDT-resultatet och klassgodkännandet ✔
C) Gå till nästa block utan att undersöka sömmen alls
D) Det är tillräckligt att helt enkelt visuellt kontrollera sömmens utseende

Beskrivning: Svetskvalitet är ett säkerhetskritiskt område som kräver oförstörande provningsresultat (NDT) och klassgodkännande. AI:s preliminära bedömning genom bilder eller data ger vägledning, men slutgiltigt godkännande ges genom kvalificerad inspektion och godkännande av klassmätare.

14. Inom flottförvaltningen tog AI fram en definitiv rekommendation för en expedition som sa "den här bunkerhamnen och denna hastighet är definitivt den mest lönsamma". Vilken är den korrekta bedömningen?

A) Implementera rekommendationen direkt när AI får tillgång till uppdaterad data
B) Att förmedla förslaget till redaren som ett fast åtagande
C) Låsning av hela expeditionsplanen baserat på denna enda utgång
D) Att betrakta det definitiva erbjudandet som opålitligt och behandla det som ett scenario som kan verifieras med aktuellt pris, charterskick och säkerhet ✔

Förklaring: Bunkerpris, charterförhållanden, väder och hamnförseningar förändras snabbt och osäkra variabler; AI kan inte garantera absolut lönsamhet. Förslaget bör behandlas som en scenarioproduktion som måste verifieras med det aktuella priset, charterfestvillkoren och säkerhetsbegränsningarna.