收益：
- 能够使用人工智能作为指导来找出哪个合同/代码中提到了问题、条款简化和审计准备草案。
- 能够从始终最新的官方来源（IMO 文本、船旗国、类别、证书）验证物品编号、日期和数字阈值等规定
- 认识到立法中的幻觉和过时的风险，并理解“人工智能是这么说的”在审计或调查中是无效的
航运业是世界上监管最严格的行业之一。 SOLAS（国际海上人命安全公约）、MARPOL（防止海洋污染）、COLREG（防碰撞规则）、ISM 规则（安全管理）、STCW（海员培训和值班标准）、MLC（海事劳工合同）和众多 IMO 法规决定了船舶的各个方面。这些规则不断更新，添加修正案，船旗国和港口国可能会以不同的方式应用它们。立法研究正在寻找适用于某个问题的当前正确规则。人工智能在这巨大的文本堆中导航；但该规定本身总是从官方文本中得到确认。
在本单元中，您将学习如何使用人工智能调查安全立法、防止幻觉以及将验证置于工作流程的中心。
为什么仅靠人工智能在立法中还不够
大型语言模型根据训练数据中的文本生成统计上“可能”的答案。在立法中，这是危险的，因为：
- 幻觉：人工智能可以令人信服地发明一个实际上并不存在的物品编号、日期或阈值。
- 当前性：规则可能已更改； AI 将旧版本显示为“正确”。 SOLAS 定期修订。
- 解释上的差异：根据船旗国/港口国的不同，相同的规则可能有不同的应用； AI 给出了一项一般性评论。
- 背景：规则可能取决于特定的船舶类型、吨位或航行区域；一般的答案是有误导性的。
因此，立法中正确的工作流程是：使用人工智能作为指导，“告诉你该往哪里看”；阅读并确认官方来源的规定（IMO 文本、船旗国立法、船级组织通告、船舶证书）。
注意：“人工智能就是这么说的”在审计（港口国控制）、事故调查或认证问题中没有效力。您声明的每条规则都必须基于官方和最新的来源。切勿在未经验证的情况下使用人工智能提供的商品编号。
人工智能在立法中的安全贡献
如果使用得当，人工智能确实可以加快监管工作：
- 指导意见：“该问题在哪份合同的哪一部分中提到？”候选人对问题的回答；然后你再看看官方的文字。
- 简化：用通俗易懂的语言解释复杂文章的含义（与官方文本进行比较）。
- 清单草稿：审核或认证更新的准备清单草稿。
- 比较框架：生成一组问题以了解两种情况之间的差异。
- 培训：向机组人员解释规则逻辑的示例场景。
在所有这些中，输出都是起点；官方验证是强制性的。
提示：当向人工智能询问立法时，请包括这句话：“不要给我确切的文章编号或日期；只需告诉我应该查看哪个合同/代码以及哪个主题标题。我将阅读官方文本中的最终条款。”这大大降低了产生幻觉的风险。
三个迷你箱子
案例1——正确引导。一名官员想知道救生筏检查间隔时间。 AI告诉他，这是SOLAS救生设备部分以及制造商/服务商批准的程序。官员从船舶证书和官方规定中读取准确的范围。人工智能显示该往哪里看；官方消息人士给出了判决。
案例 2——虚构的门槛。工程师向 AI 询问排放区的燃料硫含量限制； AI呈现出“最新”的旧值。当工程师检查当前的 MARPOL 附则 VI 和地区法规时，他发现该值已发生变化。如果您使用错误的燃料进入，将会被处以罚款。官方确认是强制性的。
案例 3 — 审计准备。一艘船舶已准备好接受港口国管制。机长收到人工智能发送的准备清单草稿；这提醒您可能被忽视的项目。然后，它通过将其与船舶的实际认证文件和船旗国要求进行比较来完成该列表。人工智能是令人回味的；官方名单已经确定。
四个可复制模板
1) 立法指导（非规定）：
您的角色：海事立法研究指南。我的问题：[主题]。任务：告诉我哪个公约/代码（SOLAS、MARPOL、COLREG、ISM、STCW 等）以及在哪个标题下提到了该主题；简化你的一般逻辑。确切的物品编号、日期或数字阈值给予；重定向至“从官方文本和当前版本确认”。
2）文章简化（比较）：
我将向您提供一项立法的文本。任务：用通俗易懂的语言向官员解释这一点——它涵盖了谁、什么、什么时候？不要根据自己的知识进行添加；请解释一下我给你的文字。将不清楚的部分标记为“文中不清楚”。
3）审核准备清单草稿：
船舶类型 [x]，[港口国控制/ISM 内部审核]准备。为我起草一份经常检查区域的准备清单（证书、救生、火灾、预防污染、记录）。注意：这是一般性提醒；我将确认船旗国/船级社和现行立法的适用要求。
4）船员培训场景：
创建 1 个现实场景和 3 个讨论问题，向机组人员解释[规则/程序]。其目的是让您理解规则的逻辑。给出准确的数值；添加“查看官方程序”重定向。
弱提示/强提示
弱提示：
根据《国际海上人命安全公约》，消防巡逻需要进行多少分钟，第 1 条。
AI可以补出物品编号和时长；无法验证且有风险。
强力提示：
您的角色：监管研究指南。主题：客船消防巡逻要求。任务：概述该主题如何根据 SOLAS 的章节和船舶类型而变化；列出我应该查看的官方来源（SOLAS 当前版本、船旗国、船舶安全计划）。确切时间/项目编号；我将阅读官方文本。
以人工智能为指导并将决定权交给官方消息来源可以消除风险。
立法研究：角色分配
任务
人工智能的贡献
人力/官方来源
主体-合同匹配
重定向
官方文字确认
文章含义
简化
与文字比较
确切的阈值/日期
（不应该）
目前官方来源
审核准备
清单草稿
船旗/等级确认
本机应用程序
总体框架
端口/标志状态
教育
场景
官方程序
常见错误
- 从 AI 获取物品编号/阈值。最常见的幻觉发生在此处；阅读官方文本。
- 假设及时性。规则改变； AI可能会返回旧版本，请确认当前版本。
- 忘记了当地的差异。船旗国和港口国的做法各不相同；一般答案是不够的。
- 在审计中说“AI 是这么说的”。它没有有效性；该声明基于官方消息来源。
- 没有给出上下文。船舶类型/吨位/地区变更规则；如果您不指定，答案将会产生误导。
总之
安全立法广泛、不断变化且对安全至关重要。人工智能是找出哪个合同中提到问题、简化条款和生成审计准备草案的加速器。但条款本身——物品编号、日期、数字阈值——总是从当前的官方来源（IMO 文本、船旗国、船级、船舶证书）读取和确认。使用人工智能作为“寻找方向的指南”；决定和声明以官方消息来源为基础。由于存在幻觉和话题性的风险，验证是监管工作的核心。
应用任务
选择安全问题（救生筏、消防设备、压载水、排放区燃料）。通过“监管指导”模板，让AI询问你正在查看哪个合约/代码；请他/她不要给出确切的值。然后写下你如何从真实/官方来源（假设）确认该值，并检查它是否是幻觉。
清单
- [ ]我使用AI作为指导；我从官方文本中阅读了该条款。
- [ ] 我从官方来源确认了商品编号、日期和阈值。
- [ ] 我检查了规则的当前版本及其更改。
- [ ] 我观察了船旗国/港口国本地申请。
- [ ] 我从来没有以“AI 就是这么说的”作为任何官方声明。