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现实远没有那么浪漫。算法不过是一套数学指令或规则，计算机借助它来帮助计算问题的答案。在社交媒体领域，正是这些数学指令帮助"决定"向哪些用户展示哪些内容。只不过，这种"决定"或多或少是由用户自己输入算法的数据以及算法的人类设计者编写的代码预先确定的。

人工智能

这个例子与游艇码头行业有何关联？自2025年夏季担任《Marina World》编辑以来，我了解到该行业创新最活跃的两个领域是码头管理软件和"环保型"码头基础设施。在这两个领域的讨论中，"人工智能"和"可持续性"是出现频率最高的热词。
但人工智能究竟是什么？不是它能做什么，不是它的形态，也不是它在人类活动全领域中看似无限的应用潜力。简单来说，它到底是什么？你能定义人工智能吗？
我显然不能。就连IBM对人工智能的基本定义也仅将其描述为"技术"，随后便直接列举其应用实例。诚然，人工智能的定义确实存在，但许多定义并不完整或存在争议。
围绕人工智能的热潮及其难以界定的特性，使得这个术语极易被误解，甚至被滥用。与算法类似，对人工智能构成要素的理解不足，可能导致那些声称使用人工智能（实际并未使用）的企业蒙混过关。只有先识别问题，才能解决问题。
许多新兴的码头管理软件公司声称已开始嵌入人工智能工具以优化决策。我无法验证这些说法的真实性，在此也不作探讨。但我必须质疑：这些工具是否真正构成"人工智能"，抑或仅仅是自动化？因为这两者绝非等同。
自动化是在无人干预的情况下执行狭窄、重复且预定义的任务，不具备学习、适应或改进的能力。而某些形式的人工智能（并非全部）能够基于任意数量的提示或输入做出动态决策，并随时间推移学习、适应和改进。
例如，使用机器人向客户开具发票并非人工智能，那是自动化。但使用聊天机器人解读并响应码头用户的查询，可能体现了基础的人工智能功能，不过若没有持续的人工训练或开发，它很可能不具备随时间适应或改进的能力。
事实上，许多人工智能是自动化的，但并非所有自动化都是人工智能。界限容易模糊，并不意味着我们应当安于这种模糊性。随着码头行业持续讨论并时而接纳人工智能，我们必须始终努力厘清其本质与边界，在界限模糊时寻求澄清。

可持续性

码头行业的可持续性问题恐怕也面临同样的困境。许多人能举例说明其表现形式，却无法具体界定其本质。这种无法精确定义可持续性的状况，与算法或人工智能一样会产生特别有害的后果。
这个后果就是模糊性。未能真正理解可持续性的本质，会使人安于模糊状态，抓不住关键要点，也无法认真解决当下问题。
联合国布伦特兰委员会在1987年将可持续性定义为"既满足当代人的需求，又不损害后代人满足其需求的能力"。尽管这是最广为接受的定义，但仍因表述模糊而受到批评。从尽可能长的时间维度推演，有人认为"可持续发展"的概念自相矛盾且无法实现。
尽管如此，当星球的未来及其承载的物种命运攸关之际，我们不应过度沉溺于学术争论，而应以高度严肃的态度对待可持续性，并采取紧迫行动。
各行各业都不乏"漂绿"行为，码头行业不幸也不例外。可持续性概念的模糊性意味着，这个术语可能被扭曲以适应隐秘动机，却无助于真正"保障后代满足其需求的能力"。
虽然这种现象依然存在，但令我鼓舞的是，已有不少初创企业和成长型企业既理解码头行业可持续性的本质与紧迫性，并正在采取实际行动。我在为Metstrade撰写的第二篇文章中重点介绍了其中部分企业，可点击此处阅读。

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