位於首爾東部弘益洞一條寧靜的住宅巷弄中，有一棟斑駁的石磚建築，上頭印著「韓國圍棋協會」字樣，這是職業圍棋的管理機構。圍棋是一項古老的遊戲，在南韓享有神聖的地位。

然而在這棟建築內，過去充滿木碗中棋子輕輕碰撞聲的房間，如今回響著滑鼠點擊聲。選手們彎腰盯著螢幕，在AI程式中重播自己的對局。有人圍著棋盤討論最佳下一步，教練則報告他們的選擇與AI的比較結果。還有人靜靜觀看AI程式彼此對弈。

十年前，谷歌DeepMind的AI程式AlphaGo震驚世界，擊敗了南韓圍棋選手李世石。此後數年，AI徹底顛覆了這項遊戲。它推翻了數百年來關於最佳落子的原則，並引入全新的策略。選手們現在訓練時盡力模仿AI的招式，而非自行創新，即使機器的思考仍對他們神秘莫測。如今，若不使用AI，幾乎無法在職業賽場競爭。有些人認為這技術削弱了圍棋的創造力，但也有人認為人類仍有發明空間。與此同時，AI讓訓練更加民主化，女性選手因此逐漸崛起。

對於世界排名第一的申眞諝來說，AI是無價的訓練夥伴。他每天早晨坐在電腦前，打開名為KataGo的程式。因為他的招式與AI極為相似，被暱稱為「申智商」。他追蹤程式建議的最佳下一步「藍點」，在數位棋盤上重新擺放棋子，試圖理解機器的思考。「我不斷思考為何AI會選擇這步棋。」

備戰比賽時，申眞諝幾乎用醒著的時間研究KataGo。「這幾乎像是一種苦行修練。」根據2022年韓國圍棋聯賽的研究，申的招式與AI吻合率達37.5%，遠高於所有選手的28.5%平均值。

「我的棋風改變很多，因為我必須在某種程度上遵循AI的指示。」韓國圍棋協會表示，他們已聯繫谷歌DeepMind，希望安排申與AlphaGo的對局，以紀念AlphaGo擊敗李世石十周年。谷歌DeepMind發言人表示目前無法提供相關資訊。但若比賽成行，申對自己有信心，因為他已在更先進的AI程式上訓練過。「當時AlphaGo仍有缺陷，我相信針對那些弱點，我能擊敗它。」

圍棋是一種起源於中國、已有超過2500年歷史的抽象策略棋盤遊戲。兩名玩家輪流在19x19的格子上放置黑白棋子，目標是透過包圍對方棋子來奪取地盤。這是一款數學複雜度極高的遊戲。可能的棋盤配置約為10的170次方，遠超宇宙中原子的數量。如果說西洋棋是戰鬥，圍棋則是戰爭。你在一角壓制敵人，同時在另一角抵禦入侵。

為了訓練AI下圍棋，研究人員將大量人類的圍棋棋譜輸入神經網絡，這是一種模仿人腦神經元網絡的計算系統。AlphaGo（後稱AlphaGo Lee，以紀念擊敗李世石）訓練時使用了3000萬手棋，並透過自我對弈數百萬局來精進。2017年，其後繼者AlphaGo Zero從零開始學習圍棋，未參考任何人類棋譜，僅依規則自我對弈。這種空白起點的方式更強大，不受人類知識限制。三天訓練後，它以100比0擊敗AlphaGo Lee。

同年，谷歌DeepMind宣布退休AlphaGo。但隨後出現一波受AlphaGo Zero啟發的開源模型。如今，KataGo是南韓職業圍棋選手最常用的程式。它比AlphaGo更快更精準，能預測不僅誰會贏，還能判斷棋盤上每個點的歸屬。AlphaGo Zero透過觀察局部小區域理解棋盤，KataGo則學會閱讀整個棋盤，對長期策略有更佳判斷。它不僅學會如何贏，更學會如何最大化得分。

這套軟體改變了人們的下法。數百年來，職業圍棋選手透過發展啟發式策略，取代了繁複的計算。優雅的開局策略為空白棋盤帶來抽象秩序。早期侵入角落被視為不划算。每代選手都為圍棋原則增添新元素。

但「AI改變了一切」，南韓圍棋評論員朴正相說。「曾被視為常識的基本招式如今不再使用，過去不存在的技巧卻變得流行。」

最明顯的變化出現在開局。圍棋從空白棋盤開始，前50手是抽象思考與創造力的舞台，選手在此刻劃下個人風格與哲學。李世石擅長製造混亂的挑釁招式。中國選手柯潔在2017年被AlphaGo Master擊敗前，以靈活且富想像力的招式著稱。如今，選手們背誦AI建議的高效計算開局。比賽重心轉向中盤，這裡計算能力比創造力更重要。

與AI訓練導致風格趨於同質化。柯潔曾哀嘆看著同樣的開局招式不斷重複，「我和粉絲感受一樣，看得很累很痛苦。」2023年研究指出，頂尖選手超過三分之一的招式與AI建議相符，許多選手表示每局前50手常與AI完全一致。

「圍棋已成為一項心智運動。」李世石在2016年敗給AlphaGo後三年退休說。「AI前，我們追求更高境界。我學圍棋如同藝術。」他說：「若只是照著答案抄招式，那已不是藝術。」

有選手認為，圍棋不再是開拓新領域，而是服從超人般的神諭。「我曾透過推進圍棋技巧、呈現新範式來激勵粉絲。」李說。「如今我下圍棋的理由消失了。」

仍留在賽場的選手努力重塑技藝，但新原則難以辨識。

身形纖細、氣質沉穩的金彩英是世界頂尖女圍棋選手之一，從小跟隨職業棋手父親學棋。但AI改變遊戲後，她發現自己得從頭開始。「我需要時間放棄過去所學。」金一邊分享螢幕，一邊用游標指向KataGo建議的藍點說。「多年累積的直覺竟然錯了。」

她靠近螢幕，畫面顯示每步棋的勝率，卻沒有解釋。即使是金和彩英與申眞諝這樣的頂尖選手，也不完全理解AI的招式。「它彷彿在更高維度思考。」她說。學習AI時，她補充：「這不只是理性思考每步，而是培養直覺感受。」

研究人員正試圖揭露遊戲AI中蘊含的超人知識，讓人類也能學習。2024年，谷歌DeepMind研究團隊從AlphaZero（一款能下圍棋與西洋棋的通用AI）提取新棋理，並透過棋局謎題教給西洋棋大師。芝加哥豐田科技學院計算機科學家Nicholas Tomlin表示，玩家從AI學到的圍棋概念「可能只是潛在知識的一小部分」。

但提取這些教訓仍具挑戰。「頂尖選手尚未能推導出AI招式背後的通則。」明知大學圍棋教授南智亨說。雖然他們能模仿AI招式，但因AI思考是黑盒，尚未獲得新範式。圍棋可能處於認知停滯狀態。

即使AI是個不透明的老師，它卻是民主的。它大幅提升了女性圍棋選手的訓練效率，女性長期以來在圍棋界處於弱勢。南智亨說，過去訓練多在男性頂尖選手指導下進行，最激烈的比賽也在男性圈子，女性難以進入。「女性選手無法接觸這些經驗。」她說。「但現在她們能透過AI學習，訓練環境大為改善。」

因此女性選手近年來快速崛起。2022年，當時世界排名第一的崔貞成成為首位進入國際大賽決賽的女性選手。她以兇猛風格被稱為「女摔跤手」，與申眞諝對戰。雖敗猶榮，為女性圍棋開創新局。2024年，金彩英贏得韓國圍棋聯賽季後賽冠軍，成為唯一參賽的女性選手。

AI訓練讓金彩英信心倍增。透過AI分析男性選手的招式，她打破了對他們無敵的錯覺。「以前我無法判斷頂尖男性選手的實力，他們看起來不可戰勝。現在我知道他們會犯錯，招式不總是完美。」她說。「AI打破了心理障礙。」

儘管AI已遠超任何人類選手，粉絲仍偏愛觀看人類對弈。圍棋評論員朴正相說：「AI程式間的對局對粉絲來說不太有趣。」這類比賽過於複雜難以理解，且過於完美，缺乏刺激感。

選手能模仿AI的開局，但中盤因變化太多無法背誦，必須靠自身判斷。粉絲喜歡看選手犯錯、逆轉勝，感受棋子間的個性。申眞諝風格好鬥卻冷靜如機器。金彩英則擅長駕馭棋盤上最混亂的局面。

「圍棋中，每一步都是你的選擇，對手也會回應自己的選擇。」27歲圍棋愛好者兼業餘選手金大熙說。「看著這過程展開很有趣。」

有粉絲如金大熙持續關注，申眞諝在棋局中找到意義。「我能下出只有人類才能講述故事的圍棋。」他說。

李世石退休後尋找人類仍有優勢的新領域，開始製作桌遊、演講並在大學教書。「我在尋找能享受且擅長的新領域。」他說。

但近來，他對自己離開的圍棋更感樂觀。「每位圍棋選手夢想下出一盤傑作棋。」他說——一場技術精湛、無失誤、雙方實力相當的激烈對決。「這像海市蜃樓。」李笑著說。「也許AI能幫助我們下出傑作棋。」

申眞諝希望能做到這點。對他而言，AI是老師、夥伴與北極星。「我可能是最強的人類選手之一，但有了AI，我不能驕傲。」他說。「AI給我持續進步的理由。」