2016年，AlphaGo战胜了前围棋世界冠军李世石，登上各大新闻头条。这不免让人想起1997年在国际象棋上战胜人类的IBM深蓝，但不同的是，国际象棋的棋盘是8×8，而围棋的棋盘是19×19，每一步棋多出来的可能性让棋局的可能性呈指数暴增，让IBM深蓝的穷举策略变得不可能。但在蒙特卡洛树和深度神经网络的加持下，AI围棋程序AlphaGo展现出了魔法一般的能力，让人类无从招架。
随着AlphaGo的胜利，AI对人类的威胁，不论是科幻中控制人类社会的AI失控，还是现实中的失业风险，都引起了越来越多的注意，这与现目下人们对ChatGPT和GPT-4的担忧别无二致。不过，当时败北的李世石却发出了不一样的声音：“它的风格完全不同，和它对弈的体验非同一般，我花了点时间才适应。AlphaGo让我意识到，我在围棋上还能继续精进。”
同时，几个月前就输给AlphaGo的欧洲围棋冠军选手樊麾也表示，与AlphaGo的对弈让他对围棋有了“完全不同”的看法，这在后来甚至提升了他的排名。
人工智能究竟有没有改变顶级棋手的思考方式，这很难研究。但是几十年来职业棋手对弈时的棋谱则为研究人员提供了宝贵的参考。3月13日在《美国科学院刊》上发表的一篇论文显示，自从围棋AI出现后，人类选手在围棋竞赛中的水平确实提高了。
为了查明围棋AI是否促使人类找到了新的围棋策略，香港城市大学的助理教授申敏奎和同事使用了一个数据库网站Games of Go on Download，其中收录了1950至2021年期间580万次棋局的棋谱。之所以从1950年开始记录数据，是因为1950年是现代围棋规则建立的那一年。
结果显示，在2016年之后，人类棋手的下法更多变了。而且有趣的是，在2016年之前，大多数新颖的下法往往会降低整体的胜率；而2016年之后则反了过来——新颖的下法反而会提升整体胜率。很显然，单纯的“背AI棋谱”并不能达成这样的效果，AI真的帮人类找到了更科学的下棋方法。
但情况在最近发生了转变。最近，美国棋手凯琳·佩林站了出来，他并非专业棋手，甚至也不是顶尖业余棋手，却能和顶级围棋AI取得14:1的战绩。
AlphaGo的出现让人类围棋水平快速提升，申敏奎表示：“我们不应将人工智能视作人类的威胁，而是一种能增强我们能力的宝贵工具”。在ChatGPT和GPT-4爆火的今天，这种观点能给人更多希望。