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AI 时代最稀缺的能力,不是写代码也不是写 prompt,而是品味

AI 时代最稀缺的能力,不是写代码也不是写 prompt,而是品味

最近有个很直观的感受:现在什么东西看起来都"还行"了。

打开任何一个 SaaS 产品的官网,landing page 排版精美、文案流畅、配色和谐。但看完十个之后你会发现——它们几乎一模一样。换个 logo,换张 hero 图,剩下的结构、话术、甚至按钮文案都像是同一个模子里刻出来的。

不是因为设计师变差了。是因为 AI 把"看起来还行"的门槛踩碎了。

今天读到 Raj Nandan 写的一篇博客,标题叫 Good Taste the Only Real Moat Left[1]。读完之后我有一个很强烈的共鸣:

AI 时代最稀缺的能力,不是生成,而是拒绝。

这篇文章里有一个说法特别精准:"crowded 7 out of 10 world"——拥挤的 7 分世界。

以前,做出一个 7 分的东西是需要时间的。你需要学设计、学文案、学排版。大多数人做不到 7 分,所以 7 分本身就构成了一种竞争力。

现在呢?你给 AI 一个 prompt,30 秒就出来了。排版精美、文案流畅、配色和谐。7 分。

但问题也在这里:7 分曾经是稀缺的,现在它是免费的。

于是整个世界被 7 分作品淹没了。landing page 换了 logo 但结构一样,产品文案可以描述几乎任何 app,文章有干净的标题但缺少真实的判断力,视觉设计看起来现代但不令人记住。

中间层满了。

当 AI 把"看起来还行"的门槛踩碎,整个世界被 7 分作品淹没——中间层满了

品味到底是什么

很多人听到"品味"这个词,第一反应是奢侈品、审美、个人风格。

但在这篇文章的语境里,品味完全不是这些东西。

品味体现在三个地方:

  • 你注意到了什么
  • 你拒绝了什么
  • 你能多精确地说出"哪里不对"

最后这一点尤其重要。

很多人能说"这个感觉不太对"。但很少人能说"这个不对,因为它听起来跟其他所有 SaaS 产品一样",或者"这个解释把一个监管约束压缩成了营销话术,会让客户困惑"。

当品味从"感觉"变成"诊断",它才真正有用。

AI 是一面镜子

这篇文章有一个观点让我停下来想了很久:

AI 最有用的一件事,也是最让人谦卑的一件事——它暴露了你自己的判断力到底有多清晰。

你让 AI 生成十个版本的首页文案。通常会出现这样的分布:

  • • 几个明显不行的
  • • 一大簇"还行"的
  • • 一两个接近你想要的

有趣的问题不是"我该选哪个"。而是:"为什么大部分还是不对?"

你对这个问题的回答,就是你的品味质量。

如果你的批评停留在"感觉不太对",那你的品味还不够成熟。如果你的批评能精确到"这个不行,因为它回避了真正的 trade-off",那你的判断力已经强过模型输出了。

稀缺的技能不是生成。是拒绝。

左边:AI 快速生成大量 plausible 输出。右边:人类用判断力拒绝平庸,选出真正有价值的方向。稀缺的技能不是生成,是拒绝

但品味本身还不够

到这里,很多人会得出一个结论:那我只要培养品味就行了,让 AI 生成,我来选。

但文章紧接着泼了一盆冷水。

如果你把自己缩减为"从 AI 输出中做选择的人",你就变成了一个机器主导流程中的审核员,而不是一个对结果有真实 stake 的建造者。

这个类比很残酷但很准确:在生成对抗网络里,discriminator 的存在是为了帮助 generator 改进。一旦 generator 足够好了,discriminator 不是那个最终交付东西的角色。

品味没有错。但没有作者身份、没有 stake、没有构建行为的品味,最终会变成一个狭窄且脆弱的角色。

什么才是真正不可替代的

文章列了三件事,是模型无法拥有的:

第一,承担后果。

AI 可以帮你写一段支付功能的文案。但当这段文案模糊了一个监管限制、导致 support ticket 暴增的时候,承担后果的是你,不是模型。

第二,和真正的新事物共处。

真正新的想法一开始看起来往往是错的——因为它们不像训练集里的任何东西。它们感觉笨拙、不完整、可疑地不标准。

人类可以忍受这种不适。人类可以保护一个早期脆弱的想法,直到它变得可被理解。

第三,选择方向。

最大的决定不是格式决定。是方向决定。

什么问题值得解决?什么 trade-off 可以接受?你想为什么样的产品负责?你拒绝为什么而优化?

这些不是后处理任务。这些是作者身份。

我的感受

说实话,这篇文章让我有点不安。

因为我发现自己经常做的事情,恰恰是文章里警告的那种:让 AI 生成一堆东西,然后从中选一个"还行"的。

这不是使用 AI 的正确方式。正确的方式是:

  • • 用 AI 更快地探索设计空间
  • • 用 AI 研究已有的优秀作品,理解"经典"长什么样
  • • 用 AI 生成你自己想不到的替代方案
  • 然后用自己的判断力拒绝那些平庸的、空洞的、脱离上下文的东西
  • • 加上模型天然不知道的约束,然后从那里开始构建

每次 AI 的输出看起来精致但空洞的时候,问自己一个问题:

我在这里加了什么模型自己加不了的东西?

好的答案包括:一个真实的运营约束、一个踩过坑才知道的用户真相、一个监管细节、一个文化细节、一个你愿意为之背书的战略取舍、一个观点。

如果你说不出这个"加法"是什么,你可能还停留在消费模式。

最后一句话

品味不是天生的。它是认真工作的副产品。

它在你仔细研究优秀作品时增长,在你生成很多选项但不爱上第一个时增长,在你学会诊断"为什么这个不行"时增长,在你把东西发到真实世界并接受后果时增长。

AI 让初稿变得廉价。但它没有让判断力变成自动的。它没有消除对所有权的需求。它没有替代"决定什么东西应该存在"这项工作。

这才是品味现在更重要的原因。

也是为什么,光有品味还不够。


参考:

  • • Good Taste the Only Real Moat Left — Raj Nandan[1]

引用链接

[1] Good Taste the Only Real Moat Left: https://rajnandan.com/posts/taste-in-the-age-of-ai-and-llms/