Thursday, December 12, 2024

AI聊天提供信息

這幾天乘坐遊輪,由於是第一次,不免對很多事情好奇。前兩天上網有問題,今天終於可以搜索答案。現在各種瀏覽器都提供智能機器人聊天,搜索信息很方便。微軟瀏覽器提供的用戶智能夥伴是Copilot,還把它的資料來源列給你。

輪船上的廁所沖一次用很少的水,要按讚。輪船攜帶淡水的數量顯然有限,有時航行兩、三天才靠港一次,一、兩千人的供水不成問題嗎?先問:「輪船上的廢水是如何處理的?」--我估計不是直接倒入海中。

前次我用中文發問,被告知用英文比較好,可能是翻譯軟件還沒有開發得那麼好,所以我用英文發問,答案我翻譯給你:

遊輪擁有先進的廢水管理系統,希望最大限度地減少對環境的影響。處理廢水簡要說來有4種方法:

一是廢水處理:現代遊輪都配備了船上水處理工廠,在把廢水排放到海裡之前將水進行處理,包括過濾、氯化和紫外線消毒等等過程,以去除有害物質。

二是利用「逆滲透」過程,把海水轉化為船上使用的淡水--這顯然解決輪船攜帶淡水的問題。然後,用過的廢水經過上述處理,即可以安全地排入海洋。

三是將處理後分離出來的固體廢物壓縮,以最小的空間儲存起來。不同類型的廢棄物是分開存放的,以便回收或妥善處置。

四是遊輪必須遵守國際和當地各種法規,例如《國際防止船舶污染公約》(MARPOL)。這個公約為海上廢棄物管理和處置規定了標準。

上述這些措施幫助遊輪進行可持續、負責任地運營,保護海洋環境。


不錯。可很多遊輪不是「現代」遊輪嘛。那麼下一個問題,有多少船是不按這些規定,或沒有這些先進技術來處理廢水呢?我問的是一個百分數。

Copilot的回答是:不符合法規船舶的確切百分比很難確定,因為可能會因地區、船舶類型和相關特定法規的不同而有很大差異。然而,有個機構叫作港口國監督(PSC),專門在各國港口對外國船舶進行監督和檢查,是確保船隻合規的關鍵措施。據說檢查期間發現許多船舶有缺陷,部分船舶被扣留,不解決問題不放行。

2022年,PSC發布一份貨船評估報告,總共2萬多艘濕貨船(指運送的貨物是液體,包括化學品/石油、天然氣和石油產品)接受了風險評估,這些船的運載能力總共為1,144百萬載重噸(DWT)。

PSC查核船隻設備狀況,確保符合國際規定的機構。PSC官員上船檢查分為四類:初步觀察;比較詳細的檢查;擴大審核範圍的調查;集中檢查活動。在業內,大家都知道某些特定的不良條件會引起某些問題,因此需要進行比較詳細的檢查。

以上是從前一個問題所列出的註腳文件讀到的--我關注的只是遊輪廢水排放--比起那些濕貨船,也許不是最大的環境污染危險。

昨天和幾個講華語的遊客提起舊金山的犯罪率,社交媒體上傳得沸沸揚揚,但我記得舊金山犯罪率比起其他大都市來並不算高,於是打算把數據找出來。Copilot立即列出美國犯罪率最高的一些大都市,每十萬人有上千起暴力犯罪,資料來源是Statista數據網站,然而舊金山沒有列在其中。

仔細看,那是2020年的數據,是不是2023年舊金山的犯罪率提高了呢?查問舊金山的有關數據,有個San Francisco Standard(似乎是個媒體網頁)說舊金山犯罪率全國居高,2023年每千人就有67人。哇,換算成每十萬人的犯罪率,那不是6700起暴力罪案嗎?可是Statista給的2023年全美50個大都市犯罪數據仍然不列舊金山。

請Copilot幫我找直接比較的數據,果然我的懷疑是對的--舊金山的暴力犯罪率每十萬人670人,是其它一些都市的一半!數據來源是FBI的紀錄。

看來Statista網站的數據可靠,瀏覽一下,他們正在開發一個人工智能研究專欄,裡面有些話題很有趣,其中一個Demo例子是關於美國赤字。細看,網頁有個免責聲明:「我們的AI可能會搞錯,請檢查重要信息。」

點進去看:請解釋美國經濟在未來幾年內最大的威脅。政府債務對於投資人是一個危險嗎?

也許因為提問視角是股份投資,回答沒談平民百姓所關心的物價、房價通漲問題,而是:赤字達到the debt ceiling的確是美國前面最大的經濟威脅,引起失業、股市下跌、借貸費用增加。

這「debt ceiling」是甚麼?沒有定義--不會是國會每年為政府確定的預算吧?因為政府花銷超過預算並不會直接引起失業等等--除非是有人故意玩弄政治、關閉政府部門好像拜登治下的在野共和黨。

這個Demo列出幾點事實:政府債務的確是一種投資風險,因為高債務向金融市場發出高債務違約的危險的信號--像有些國家的債務與國民總產值(GDP)比例太大;然而美國的債務(目前是$72.4兆)與GDP比例雖然很高,它的政府債券仍然被認為是最安全的投資之一。...

後面指出拜登政府也增加了赤字等等。說到底,看來買美國政府債券基金的風險還是不大。不過我搜索互聯網,美債總額目前是$31.4兆,不是$72.4兆。結論:這個Demo是假的哈哈!至少,新開發的「AI研究」尚未成功提供真實可靠答案--不需要迷信。

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