人工智能正迅速滲透幾乎每個行業，但航空業仍然是最難以自動化的環境之一。原因很簡單。聊天機械人可以隨意提供錯誤的餐廳建議，但錯誤的飛行計劃或誤解的氣象報告可能帶來更嚴重的後果。此外，大型語言模型容易出現幻覺，使其單獨用於安全關鍵操作並不適合。為瞭解決這一挑戰，總部位於科羅拉多州的航空技術公司 Jeppesen ForeFlight 推出了專為航空設計的人工智能引擎，該系統的運作方式與傳統的生成式人工智能系統有所不同。
該系統不是從廣泛的互聯網知識中生成答案，而是將人工智能與飛行計劃數據、操作記錄和航空法規相結合，使其能夠使用飛行員和操作人員依賴的相同類型信息來回答問題和提出建議。Jeppesen ForeFlight 的首席執行官布拉德·蘇拉克表示：「對於這個行業，僅有人工智能是不夠的，我們需要航空智能：確保每次都應用正確的數據、正確的背景和正確的推理，並始終通過行業安全和治理協議進行交叉檢查和過濾。」
Jeppesen ForeFlight 推出專為航空設計的人工智能引擎
新系統的核心是一個名為 ForeFlight Airflow 的人工智能框架。這項技術經過多年的開發，利用了公司在飛行計劃、導航、機組操作、機隊管理和駕駛艙軟件方面的經驗。挑戰在於航空決策通常不僅依賴於單一信息。例如，路線建議可能需要同時考慮天氣條件、機場限制、燃料可用性、飛機性能、機組要求、空域規則和操作程序。傳統的人工智能系統在面對這些互相關聯的決策時，往往因為缺乏對這些因素相互影響的理解而感到困難。
ForeFlight Airflow 旨在通過同時從多個來源提取信息來解決這個問題。它可以結合商業航空數據、操作人員的保護信息以及通過多年行業運作積累的航空專業知識。因此，該系統在生成建議之前，會評估操作背景，而不是將每個查詢視為簡單的問答任務。此外，該平台設計為與多個人工智能模型協同工作，而不僅限於單一供應商。例如，航空公司、商業航空運營商和個人飛行員可以集成自己的人工智能工具，連接第三方模型，或使用為該平台構建的航空專用代理。
這使得組織可以逐步採用人工智能，同時保持對其使用方式的控制。
ForeFlight Airflow 旨在提高航空決策的透明度
基於這一方法的第一款產品是 ForeFlight AI Connector。ForeFlight 團隊補充道：「公司已經在一般航空市場預覽其首款產品 ForeFlight AI Connector，這是一個將 ForeFlight Mobile 連接到客户現有 OpenAI ChatGPT 環境的 MCP 服務器。該公司打算將此功能擴展到其他流行的人工智能應用程序，如 Google 的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude，以便用户能夠選擇他們喜歡的體驗層。」
通過此連接器，飛行員可以用自然語言提問，並直接從其飛行計劃環境中檢索信息，例如路線選擇、加油站或與天氣相關的細節。
圍繞航空業的人工智能最大的擔憂之一是，許多系統提供的答案並未解釋這些答案是如何得出的。這種缺乏透明度使得飛行員和操作人員難以信任人工智能生成的建議。ForeFlight Airflow 設計用以解決這一問題，通過使其推理過程可見。該系統不僅僅呈現結論，還可以顯示得出建議的因素，包括使用的數據、考慮的操作限制以及評估的替代選項。這讓用户在決定是否採取行動之前能夠理解建議背後的邏輯。
該技術還被整合進航空安全管理實踐中。它不僅僅作為獨立助理運作，而是計劃在現有安全框架內運行，這些框架監控危害、評估風險和跟蹤操作趨勢。Jeppesen ForeFlight 團隊指出：「我們的人工智能安全管理系統涵蓋了危害識別、安全趨勢分析、預測風險建模以及將操作數據與安全記錄整合的方式，這是傳統工具無法支持的。」
通過將人工智能與航空專業知識、可追溯的推理和安全監督相結合，像 ForeFlight Airflow 這樣的系統代表了一條不同於主導公共注意力的消費者聊天機械人的道路。它們不是試圖取代人類判斷，而是旨在通過處理大量信息來支持人類判斷，同時將關鍵決策留給人類。然而，仍然存在重要的侷限性。該技術依賴於所接收數據的質量和完整性，航空專業人員仍然有責任在做出決策之前驗證操作信息。
此外，監管接受度、行業驗證和實際測試將決定這些系統在安全關鍵環境中的廣泛部署程度。目前，Jeppesen ForeFlight 正在從一般航空應用開始，同時為商業、商務和軍事航空準備未來的產品。如果該方法證明成功，將有助於建立一個模型，指導人工智能如何引入到那些準確性、問責制和安全性比單純生成快速答案更為重要的行業中。