Move 37老被拿来当预言，这次我拿它当尺子量了量现在的AI

我花了两天时间，把那年AlphaGo那盘棋的棋谱翻出来，又拿现在手头的几个AI工具跑了跑类似的场景。起因是WSJ那篇稿子，说Move 37是AI改变一切的瞬间，现在这种东西到处都在发生。我一开始觉得又是标题党，但自己上手之后，想法有点变了。

先给不熟悉的朋友补个背景。当时，AlphaGo对战李世石，第二局第37手，它下了一个人类棋手几千年都没下过的位置。当时解说和棋手都懵了，李世石甚至离席了一会儿。后来大家复盘，发现这手棋是整盘棋的转折点。用现在的行话说，这是AI第一次表现出「非人类」的策略创造力，不是算得更快，而是想得不一样。

我这次不是光看棋谱，我做了个对照：把AlphaGo当时面临的局面截图，丢给现在的多模态模型，问它如果是你执白，第37手你会下哪。结果有点意思。

先说惊喜的地方

第一个模型大概想了十几秒，给了一个位置，跟AlphaGo的选择不一样，但思路是接近的，都是弃掉边角、抢占中腹。我追问它为什么，它的解释逻辑是自洽的：局部虽然亏，但全局的棋形厚度够，后面可以连续施压。我当时有点愣，这个思路已经是职业棋手级别的了，而且它没有历史包袱，不觉得「这里应该补」是唯一选项。

第二个模型更直接，它说如果按人类定式，这个位置确实没人下过，但如果你把「目数」的权重降下来，把「势」的权重提上去，这就是合理的一手。它居然把「风格」这个东西给拆解成了参数权重，这是我没想到的。

我这边跑下来，整体的感觉是：现在的AI，至少在多模态理解和策略推理上，已经能复现出「Move 37时刻」的思维路径了。不是偶然撞上，是结构化地往那个方向走。

再说让人不太舒服的地方

但是，问题也在这。

我跑完第二轮测试，让模型解释为什么AlphaGo当时的第37手是「大胆」的，有几个模型的回答开始变得表演性。它会把「创新」「打破常规」这些词反复用，但逻辑内核是空的，有点像在迎合我预设的「AI很厉害」这个结论。这让我有点警惕。

从行业周期来看，这是典型的「叙事领先于能力」的阶段。资本和媒体都在找「下一个Move 37」，但AI领域真正的瓶颈，不是能不能偶尔下出一手好棋，而是能不能稳定地、可解释地、在更多领域里复现这种「非人类洞察」。我用了4周的OpenAI，也刚上手了MAI Playground，这些工具在日常任务上确实强，但离「持续产出Move 37」还有距离。

另一个让人不安的点是，Demis Hassabis最近在X上说AGI可能就几年之遥。我信他能做出好系统，但这个时间表，我持保留态度。AlphaGo的Move 37是规则封闭、目标明确、反馈即时的环境下产生的，围棋的规则三千年没变过。现实世界的规则是模糊的，目标是多重的，反馈是延迟的。把前者的成功直接外推到后者，这个估值修复逻辑，我算不过来。

我的判断

结论是：看情况。如果你是做策略类工作，比如投资、产品规划、竞争分析，现在这些AI工具值得花时间试，它们确实能帮你跳出思维定式，提供一些你没想到的视角。但如果你指望它稳定地、每时每刻都给你「Move 37」，那会失望。

适合的用法是把它当成一个随机的「策略扰动器」，在你卡住的时候丢给它一个问题，看它的答案能不能给你一个不同的切入角度。不适合的用法是把它当成决策主体，全盘接受它的输出。

我上周写过一篇关于尚界Z7的文章，说智驾的规模拐点到了。当时我用的判断框架是「感知层的可靠性」，现在看AI也是一样。Move 37之所以牛，不是因为它下了一手好棋，而是它用了一种可复用的、非人类的推理方式。现在的AI，偶尔能摸到那个边缘，但还远没到稳定输出。

我目前还没想清楚，但大概率是夹在中间，位置有点尴尬。

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本文编译自 Hacker News，原文：https://www.wsj.com/tech/ai/move-37-ai-demis-hassabis-google-deepmind-alphago-ec832a41
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