三名登山者用谷歌Gemini规划沙斯塔山行程，补给不足被困后获救

三名登山者本周在加利福尼亚州北部的沙斯塔山获救。Siskiyou县警长办公室发布的救援报告显示，这趟险些失控的旅程有一个不寻常的插曲：出发前，三人用谷歌AI聊天机器人Gemini规划了行程，而报告对其中的补给建议提出了质疑。

报告描述了当天的经过。三人凌晨3点开始攀登，登山者通常会收到一条提醒：中午前没能登顶就该下撤。但他们一直到晚上7点才站上山顶。

天很快黑了下来。三人尝试摸黑下山，途中打电话向警长办公室问路，随后在泥溪峡谷（Mud Creek Canyon）被困一夜。第二天上午，美国林务局护林员和志愿者找到了他们。

报告特别提到补给问题：Gemini建议携带的水和食物远少于团队所需，等到原本按约8小时设计的攀登变成持续到第二天上午的煎熬，这点补给根本撑不到救援。

警长办公室提醒登山者，出发前最好联系当地美国林务局沙斯塔山护林站获取准确信息，不要只依赖AI做行程规划。

三名登山者把原定的折返时间拖了近七个小时，这个决定不能算在AI头上。但报告里那条补给建议，确实暴露了生成式AI的一种局限：它可以输出一份看起来完整、执行起来却存在隐患的计划，因为它并不真正理解自己在建议什么。

Gemini能生成一份时间表，却不知道沙斯塔山当天的雪况和天气窗口，也感知不到一个人在高海拔走了一整天后的状态。模型擅长从过往文字中拼出一个“平均答案”，可它没有亲身踏过眼前这条路。

事发地沙斯塔山海拔超过4300米，山顶附近常年有积雪和冰川，天气以多变出名。登山者在这里被反复提醒要提早出发、留足下撤时间，这类提醒不是没有来由。三人凌晨3点开始爬，傍晚7点才登顶，等于把白天最安全的一段下撤窗口耗光了。即使不看AI的建议，这个节奏本身也足够冒险。

看到补给不足这个细节，我想起早些年自己徒步前，手机里还没有生成式AI。出发前一晚，我在论坛翻帖子，把岔路口、补水点、背水量一条条抄在纸上；第二天纸被汗水和背包夹层揉得皱皱巴巴。那时候没觉得麻烦，只觉山里的路该去向走过的人请教。如今打开对话框，几秒钟就拿到一份带时间轴的行程，连纸都不用带。当年同我一起在论坛交换路线的人，大概也都改成直接问AI了吧。可我忍不住想：路线算得再清楚，真到了山顶起风、腿肚子发软的时候，AI能替人做出掉头下撤的决定吗？