这自然奠定了接下来会场的主流基调，那就是不断有围棋爱好者自告奋勇，愿意上台配合顾言的指挥，接连在各种围棋AI身上复现“极度愚蠢的一手”。
另一边，就是顾言通过这数个同类案例，证明AI在特定盘面，且大优势的局面下，实际由于此类型的对弈历史缺乏，也就是没有相应的自我学习经历，会直接无视黑白棋大龙纠缠的具体变化，转而在其他区域不断丢子计算。
在这种忽视重要因素的前提下，AI的选点模拟胜率当然谬误极大。
而如果再深刻些，就是AI暴露了不同于人类的思考方式。
作为菜鸟人类棋手，哪怕才刚入门，很多棋局变化从未经历过，但鉴于大脑既已了解规则，那么会自然推导后续局面。
但AI理解的从不是规则，而是指向结果的路径。
所以遇到从无接触过的局面，它要么报错，要么按照程序的设置，对某些无法理解的部分机械忽略。
也正因为AI曝露出的这一问题，顾言还对提交ICLR的论文主题进行了升华与反思，将其不再局限于围棋AI，而是探讨起人工智能需要警惕的应用场景。
在实验室里，开发人员或许已经自信满满地给AI输入，数以百万千万计的基本数据。
之后又让程序经过了无数次的自我学习完善。
但这就足够了吗？
现实中的意外状况永远超乎想象，如果AI享有全部情况下的最终处置权，它又能应付得了一切吗？
或许数十个传感头中的一个出现微小故障，读取到错误信息的程序就会使一整个飞机疯狂压头，直至在机组精疲力竭的绝望眼神里直冲地面。
或许是车载摄像头扫过路边飘来的某个泡沫纸箱，汽车就会因错误判断风险而大幅偏离车道，引发一次本不该发生的事故。
还有......
综上，在当前人工智能与深度学习概念极其火热的阶段，无数研究者和企业都在期待着让其更快投入应用，本文提出以“对抗攻击”为代表的考核AI方式同样值得关注，这是人工智能程序从实验室走向市场时，人类对自己必要的保护......
......
回忆着自己的论文内容，还有这几天通过“黑科技浏览器”，顾言实时掌握到的实名与匿名评价，他对过稿的信心可以说是非常充足。
问题只在于ICLR组委会正经委派的学术审核什么时候能腾出时间，对顾言的论文进行打分和简评。
现在直接在“工业杯”上展示成果，作为计算机领域投稿大户的华国从业者们，肯定会在知晓情况后，出于好奇到Open Review网站上查看顾言文章的全文，之后再留下更多的讨论和评价。
这自然会顺理成章地刺激ICLR组委会，催一催有时候真得超级磨叽的学术审核们。
顾言此时很佩服自己这个计划通。
虽然漏洞是“黑科技浏览器”找到的，但水出的论文，从想法到内容可都是他自己的努力。
都没经过导师的指导和修改，就能在国际A类学习会议上发表文章，说明他最起码在水论文上，有着独到的天赋啊！
满脸高兴地走下高台。
看着身边许多围棋爱好者围住组委会放置，或者自带的电脑，按照顾言之前的指导思路，享受人人都可以击败，原本被认为无可匹敌的AI的快乐。
在这些人里，他看到换座至AI对面的秀气青年。
看到了仍有几分不信邪，亲自上手考验自家AI的秃头工程师。
同时竟还看到了金所二。
这个一输完棋，就面色难看直冲回房间的新罗棋手。
此时同样因为得到AI负于人类棋手的震撼消息，赶忙回到大厅里了解情况。
当然还少不了看了看应芷桐，她正接受这几天内不知多少次，来自大群媒体的采访。
......
......
当天晚上，虽然“临大网络攻击事件”的相关内容延烧几天后，依旧霸占着大部分热搜。
但“人类棋手击败AI”的关键词同样坚定地爬上了榜。
于是和顾言预想的一样，Open Review网站上，他的文章下方，立刻多了数十条评论。
并且在第二天，第一位学术审核就给出了他的打分与简略评语。
【审稿人1，9/10，pleted-accept】
“本文陈述了如何以一种‘对抗攻击’的方式，找到稳定击败最强围棋AI——JYGO-AI系统的策略。这是一项纯粹的实证研究，发现了隐藏在多种围棋AI系统中的安全漏洞，并将其机理清晰完整地做出了解释，因此具有改进当前主流产品的实际意义。并且有趣的是，这篇论文的结果得出了一个具有讽刺意味的结论——虽然人工智能在大部分情况下，会以超强的算力碾压人类，但如果面对未曾学习过的状况，则AI表现出的判断力则远不如普通人类。故而，该论文揭示了高效和强大的人工智能系统，在安全使用方面，尤其涉及人类与AI系统优先级的考量时，确需谨慎的态度。”
极高的分数，极棒的评价，极好的开头！
第一位学术审核就不吝惜认可，那么接下来的两个审核员，大概还是会受到影响，倾向于给出高分。
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