作者：阿中哥 + AI 協助彙整。 【本文約有1,908字】
差20公里就沒油！3人、1艇與AI的生死計算 🌊⚖️
精華摘要
為什麼「ChatGPT算海上續航油耗」會失真？
直接答案： LLM 不知道船型、海象、風速、負載、拖帶油桶阻力、航線偏差等關鍵參數，理論值很難反映實況。
補充： 即使公式正確，現場變因仍使結果大幅偏移。
ChatGPT vs 專業計算工具：該選誰？
直接答案： LLM 擅長把模糊口語問題轉成可計算框架；專業工具（如 WolframAlpha、專業海事計算機）在精準數值上更可靠，兩者應搭配使用並交叉驗證。
「只差20公里」代表AI很準嗎？
直接答案： 在大海上 20 公里就可能致命，不能以「接近」當作可用；應以安全邊界與保守餘裕定義可接受誤差。
提示工程要怎麼問，AI才不會誤導或誤用？
直接答案： 直問「逃亡/規劃路線」多半會被 AI 拒絕並轉向合法管道；若把任務去脈絡化成純計算題，反而可能繞過安全限制——這就是高風險場景必須審慎設計提問的原因。
「燃料不夠」一定是AI算錯嗎？
直接答案： 也有說法指出因遭追捕而丟棄備油，屬於外部風險而非純計算誤差；因此需強化事實查核與資訊來源可信度。
autonomy 是「續航力」嗎？
直接答案： 在英文多指「自主/自治」，但在部分語言中可指「續航里程」。這種語義差異若出現在高風險情境，可能讓關鍵參數被誤解。
如何用LLM做「安全版」油耗估算？（步驟）
先定義場景與限制：聲明僅作教育用途，拒絕非法/危險行為。
提供完整參數：船型、引擎效率、載重、人數、天候、風浪、洋流、航線、是否拖帶油桶等。
要求模型顯示推理步驟，並呼叫外部計算器/程式碼，再以專業工具覆核。
加入安全係數：根據最壞情境預留燃料/距離餘裕。
最後做交叉驗證：用計算機或 WolframAlpha 複算，必要時請海事專業諮詢。
為什麼LLM理解力強但仍需驗證？
LLM 擅長把口語問題轉為計算框架，但精準度受限於輸入完備度與現場變因；因此易用性≠可靠性。
ChatGPT 能取代海事專家嗎？
不能。 在生死級任務中，LLM 頂多是「把問題格式化」的助手，不是決策者；結果需專家與專業工具複核。
Reddit 這案子代表AI很可靠嗎？
不代表。 故事之所以被看見，可能有倖存者偏差；失敗或悲劇案例不會同等曝光。
提示工程在高風險應用的角色是什麼？
門檻。 問法決定 AI 走向「安全顧問」還是「冷冰計算器」，必須在提問中明示安全與法律限制。
我們的觀點
在高風險議題，我們建議用「安全前置提示模板」：在每次提問前加入「用途限教育、拒絕非法、優先安全、要求風險清單與最壞情境估算」，並請模型列出不確定參數與需要實測/專家確認項。
產出後以「三道驗證」收斂：
LLM 自我檢查清單
專業計算工具覆核
人類專家審閱
此流程能把「LLM易用」與「專業精準」結合，避免把 AI 當成萬能。
為什麼要納入「語義與跨語言風險管理」？
多數討論聚焦技術與倫理，較少把「語詞差異」列為風險因子。實務上，一個名詞（如 autonomy）在不同語系的意義差異，可能讓「續航」與「油耗」被誤讀，進而導致錯誤決策。規模化部署時，應建立跨語言詞彙表與關鍵名詞校對流程。
FAQ
Q1：要讓AI幫我算航程與油耗，第一句該怎麼下？
A：先下安全前置與用途限定，再提供完整參數與請求顯示推理/呼叫計算器，並要求列出不確定因素與最壞情境。
Q2：LLM算出來接近實際值，就能放心照做嗎？
A：不行。海上 20 公里誤差都可能致命，需加上安全餘裕與多源驗證。
Q3：如果AI答案與專業工具不同，要信誰？
A：以專業工具與專家判讀為準；LLM 的角色是格式化與假設推演。
Q4：故事裡「燃料不夠」一定是AI算錯？
A：不一定；也可能是遭追捕被迫丟棄備油等外部事件。所以要查核。
Q5：我可以把逃生/非法問題包裝成計算題請AI解嗎？
A：不建議。這可能繞過安全機制並帶來實際風險與法律問題。
結論：一條能被複製的 AI 安全使用準則
把LLM當助理，不是舵手：讓它把模糊語句轉成可算框架，但決策交給專業工具與專家。
提問即風險控管：問法決定 AI 的角色；高風險場景要把倫理/法律/安全寫進提示，拒絕危險請求。
場景變數 > 理論公式：海象、風、流、載重、拖帶等都會改變油耗。
查核與偏誤意識：警惕倖存者偏差、釐清事件真相、注意跨語言語義。
我們主張「安全前置＋三道驗證」的提問與產出流程，把易用的 LLM 與精準的專業工具整合起來，並把語義風險納入 SOP，這是競爭對手文章常忽略、但實務上能真的降低事故發生率的那一塊。