我思考人工智能和机器学习已经有大约十年了。其中一件既实用又令人惊奇的事情是，这些想法有时也能应用于生活。例如，在强化学习 (RL) 中，探索和利用之间存在着两种力量的张力。探索是尝试新事物，而利用则是坚持已有的模式。
优秀的学习者从大量探索开始。之后，当他们掌握了更多知识后，就可以安全地利用这些知识。但如果他们跳过探索阶段，就会陷入困境。他们会不断重复最初有效的方法，即使这种方法效果不佳。
人类也没什么不同。我们也需要一段探索期，在这段时间里，我们会努力奋斗，自己摸索出答案。这就是我们锻炼判断力的方式。如果你过早地把这个过程外包出去，你就永远无法锻炼判断力。
人工智能让这一切变得复杂。如果运用得当，它可以让人变得更聪明。就像计算器一样，一旦有了计算器，我们就能专注于更难的数学。但如果使用过早，人工智能就会消除这种挣扎。==而挣扎正是关键所在。==这就是你学习思考的方式。
最近的研究发现，过快依赖人工智能的人无法深入参与其中。他们的记忆力下降，真正的思考也减少。久而久之，这种习惯就变成了一种思维萎缩。
这就是悖论所在。人工智能本可以帮助我们探索更多，却常常被过早地利用。正因如此，许多学生和年轻工作者面临着陷入困境的风险。他们用思考的长期回报，换取了轻松解答的短期回报。
这就是“开发陷阱” 。它给了你一个答案，但代价是你自己寻找答案所需的技能，甚至可能是更好的答案。而且你越年轻，代价就越大，因为你可能会完全跳过探索阶段。
补救措施说起来简单，做起来难。首先要探索。在向人工智能寻求帮助之前，先自己尝试一下。当你使用人工智能时，要用它来扩大搜索范围，而不是取代它。寻求批评、提示和反例。保持对思考的自主性。
如果你正处于职业生涯的早期，这一点就更加重要。判断力是在对事物还不熟悉的时候培养起来的。跳过这个阶段，你可能就永远无法找回它了。
在实践中，两者并非非此即彼。我们总是需要两者兼顾。即使是强化学习智能体，无论经验多么丰富，也会不断探索。对人类来说，明确目标至关重要。如果目标是输出，那么就使用人工智能来处理你已经理解的步骤，这样你就可以不断尝试。如果目标是学习，那就放慢速度，拥抱挑战。利用人工智能通过提示和反例来拓展搜索范围，而不是直接提供答案。
跳过探索的强化学习智能体永远无法学习其环境。跳过探索的一代智能体可能永远无法学会思考。
参考文献/相关阅读
生成式人工智能对批判性思维的影响：知识工作者调查显示，认知努力和信心下降（微软和卡内基梅隆大学，2025 年）
麻省理工学院的一项研究显示 ChatGPT 对人类大脑的影响（《时代》杂志，2025 年）
ChatGPT 会让你变笨吗？麻省理工学院一项新研究的真实发现（市场营销 AI 研究所，2025 年）
人工智能的使用增加与批判性思维能力的削弱有关（Phys.org，2025 年）
评估人工智能依赖对年轻人认知能力的影响（AMH International，2024 年）
原文： https://joshs.bearblog.dev/exploration-exploitation-and-thinking/