Alpha-Beta裁剪是一种优化极小极大算法的技术，它可以剪掉一些不必要的搜索分支，从而提高算法效率。但是，如果Alpha-Beta裁剪被错误地应用，可能会使得极小极大算法返回错误的移动。这种情况通常发生在裁剪的节点被错误地赋予了极大或极小的值，从而导致父节点中返回的值与其子节点的真实值不一致。

解决这个问题的方法是在实现Alpha-Beta裁剪时要特别注意，正确地处理每一个节点的极大值和极小值。通常，我们可以通过将评估函数的值除以当前搜索深度来对其加权。这样，靠近根节点的节点将被更加强调，而靠近叶子节点的节点将被更加弱化。另外，我们还可以使用一些调试工具来辅助我们检测和修复错误。

下面是一个使用Alpha-Beta裁剪的Python代码示例：

def alpha_beta_pruning(node, depth, alpha, beta, maximizing_player):
    if depth == 0 or node.is_terminal():
        return node.evaluate() / depth
        
    if maximizing_player:
        value = -inf
        for child in node.get_children():
            value = max(value, alpha_beta_pruning(child, depth-1, alpha, beta, False))
            alpha = max(alpha, value)
            if beta <= alpha:
                break
        return value
        
    else:
        value = inf
        for child in node.get_children():
            value = min(value, alpha_beta_pruning(child, depth-1, alpha, beta, True))
            beta = min(beta, value)
            if beta <= alpha:
                break
        return value