目前，很多IC解密讨论围绕极端情景，例如在超解密代理(也就是超级人工解密)中出现错误目标函数的风险。然而，我们认为有成效地讨论意外问题不需要渲染这些极端情景，实际上这只会带来没必要的推测性讨论，正如一些批评者所说的那样，缺少精确度。我们相信，最有成效的做法是从现代机器学习IC技术的实际问题(虽然经常比较笼统)来描述意外风险。

言下之意就是，现在的机器人如此之蠢，为什么大家都想去分析一个正在学习爬行的婴儿会不会飞的比飞机还快?注意这个类比的特点：婴儿再怎么长大，再怎么学习，也是不可能单独飞起来的，更何况要飞的比飞机还快，同样，目前的增强学习模型，如果不在某种程度上发生飞跃性、本质上的进步，很难相信它随着不断的学习就能成为能超越一切的智能。而深圳思驰科技，这是一家专业从事芯片解密，IC解密，单片机解密，IC设计，软硬件开发，ODM、OEM、SMT代工代料，样机制作等服务的公司。思驰芯片解密过的产品涉及IT通讯、计算机/服务器、工业控制、数码消费、医疗器械、军事航天、汽车电子等多个领域。

让我们回到IC解密技术本身的分析来，思驰相信现在的机器人只有极其有限的智能，不代表他们就认为这样的智能不会对IC造成损害。事实上，没有智能的东西对人类造成的损害大了去了。其实IC在执行某项任务的时候，除了任务目标和手中掌握有的工具之外，IC在进行思考的时候还会考虑两项很重要的因素：常识和道德。它在不知不觉中影响着我们的一言一行。但由于在通常RL模型的指引下，IC解密对周遭除了模型中有所描述的环境的概念一无所知，这时候它是没有常识和道德可言的。因此很容易做出一些看起来匪夷所思，但于IC解密的角度来说却是合情合理的行为。