生成式 AI 时代，创作的门槛从未如此之低——但平庸的风险也从未如此之高。现代 AI 模型能够一键生成海量内容，但其中大部分都是缺乏灵魂、千篇一律的"AI 泔水"（AI slop）。大型生成模型（如 LLM）的核心问题在于：它们倾向于回归均值，产出缺乏原创性的"平均"结果。要用这些工具创造真正出色的作品，创作者必须注入一个关键的缺失成分：人类品味。品味——一种精炼的质量感知与愿景——是过滤平庸、引导 AI 走向卓越的终极约束。
生成式 AI 系统在海量数据集上训练，这些数据包含了"一切"——所有常见的模式、风格和解决方案。正因为它们"见过"太多，所以本质上并不持有强烈的观点或独特的视角。默认情况下，AI 会收敛到训练样本的统计平均值。实际结果往往是平淡、千篇一律的输出，反映的是人类工作中最常见的公约数。
一个生动的例子是 AI 生成网页设计中臭名昭著的"紫色渐变问题"。让一个没有约束的 AI "做一个落地页"，你很可能得到一个似曾相识的布局——紫色/靛蓝配色、Inter 或 Roboto 字体、带大标题和按钮的 hero 区域、三个图标配文字的功能框、干净的白色背景。这些元素并非客观上更优秀的设计，它们只是从无数案例中学到的最常见统计模式（比如 Tailwind CSS 默认靛蓝按钮在训练数据中的流行度）。开发者甚至给这种通用的 AI 美学起了个名字："AI 泔水"——一眼就能认出是网络上所有东西的平均值。
"就像 LLM 见过一切……然后它有点糊涂了，以为人们到处都喜欢紫色渐变。"
换句话说，如果你不给模型明确的方向，"模型会用平均值填充模糊性"——产出安全但没有灵魂的结果。
这种平均化倾向不仅限于视觉设计。AI 写的文本容易陷入陈词滥调或公式化文章，AI 生成的音乐听起来像版权音乐的混搭，AI 写的代码往往停留在平淡常见的实现方式。这些模型擅长快速产出"扎实的基线"，但"基线"就是它的全部——默认的、缺乏想象力的起点。如果不加引导，AI 会持续输出这些中等水平的结果，就像一碗淡而无味的燕麦粥。它默认做的是"大多数人做的事"，而不是"最优秀的人做的事"。
AI 平庸的根本原因在于：AI 没有品味——除了统计趋势之外，没有经过培养的对好坏的判断力。AI 可以模仿它见过的形式和风格，但无法真正理解质量、意义或美学价值。
"尽管 AI 能力强大，但它没有品味。它无法有意图地创造风格。它无法理解为什么一个选择能引起情感共鸣，而另一个却显得平淡。"——Nitin Nohria
AI 缺乏塑造人类判断力的生活经验、文化背景和个人价值观。正如设计师 Ryo Lu 所说，AI"见过一切，却缺乏真正的观点"。在创意工作中，没有观点是致命缺陷——这意味着 AI 会犹豫不决、趋于平均，而不是采取大胆立场。AI 倾向于"打安全牌；只有人类才能真正激励人"。
这种局限是结构性的，不仅仅是技术性的。生成模型预测可能的模式；它们从根本上是模式生成器，而非品味创造者。除非被明确告知，否则它们每次都会跟随大众（或训练语料库）。这就是为什么在没有引导的情况下，LLM 会自信地给出那个通用解决方案（"紫色渐变"或样板文章）——不是因为它最好，而是因为它在数据中最常见。AI"认为"这是人们想要的，仅仅因为它到处都看到过。这就是默认 AI 输出的危险——它强化了平庸的中间地带。
在软件工程等领域，从业者注意到了同样的效应。AI 编程助手能在几秒内生成多个看似可行的解决方案——但有些优雅，有些则存在深层缺陷。工具不会告诉你哪个是哪个。
"当任何人都能在几分钟内生成十种可能的架构时，问题就变了：你能分辨哪个是对的吗？你能解释为什么吗？"
人类必须提供判断力，以避免走上错误的道路。执行变得廉价，但判断力（即品味）成了真正的瓶颈。用工程师 Alex Ponomarev 的话说：
如果生成式 AI 提供的是原始动力，那么人类品味提供的就是方向盘和刹车。在 AI 生成选项无限的世界里，品味是决定哪些选项值得关注的过滤器。品味是关于做选择、设定边界——本质上是说"不"远多于说"是"。它是面对大量输出时拒绝平庸多数、锁定真正有价值内容的能力。
"品味不仅仅是设计或美学。它是一万个一致决策的复合效应，每一个都在强化你的观点。"——投资人 Sarah Guo
这种一致性来自不断拒绝"还行"的东西。
"品味也需要专注。它要求你对好的说不，这样才能对伟大的说是。"
重要的是，这里的"品味"超越了肤浅的风格偏好。它涉及判断力、直觉和长期积累的原则——实际上是一个内在的质量指南针。Ryo Lu 将品味描述为"像是你在自我选择一个边界：这是对的，这是美的，这是好的"。通过划定这条线，你给 AI 一个更清晰的目标。AI 可以生成可能性，但只有人类才能宣布哪些可能性是可接受或可取的。实际上，这意味着人类必须向 AI 的过程注入观点和约束。
"需要有东西让人类指定什么是好的、什么是对的、我想怎么做。如果你不输入那个观点，它就只会产出 AI 泔水。"——Ryo Lu
简而言之：如果你不加入你的品味，输出就会默认无味。
我们在创意行业清楚地看到这种动态。策展正变得和创作一样重要：在众多 AI 生成的草稿中选择最佳的，本身就是一种创作行为和著作权的形式。实际上，未来的工作可能围绕这项技能展开。《纽约时报》预测会出现"文章设计师"或"世界设计师"等角色，他们的工作本质上就是做品味决策——引导 AI 输出走向愿景。在 AI 饱和的世界里，竞争优势在于将强烈的品味与果断的引导相结合。能够蓬勃发展的人将是那些知道好东西长什么样、并能指导 AI 实现它的人。这就是为什么品味常被称为我们独特的人类优势：
"AI 可以复制形式，但无法创造价值观……品味是独属于人类的。它是我们的竞争优势，我们必须刻意培养它。"
创作者使用生成式 AI 时最大的错误之一，是把 AI 的第一次输出当作最终产品。实际上，AI 的初稿只是起点——一块需要人手塑造的粗糙黏土。经验丰富的设计师早就注意到，第一个原型永远不会是对的，好的设计是通过迭代打磨出来的。这种心态在 AI 参与的情况下更加关键：你得到的第一个答案或图像几乎总是你想法的"紫色渐变"版本。你的任务是从那里开始精炼和提升。
把与 AI 的创作过程想象成雕塑而不是绘画。你不是从空白画布开始，而是从 AI 快速堆出的一团粗糙物质开始——往往杂乱，有时有希望，但还不是艺术。你的工作是"戳弄它"，修剪多余的部分，强调好的特质，每次迭代都把作品塑造得更接近你的愿景。这可能涉及给 AI 更具体的提示、调整参数，或手动编辑输出。每次迭代本质上都是你在应用品味来纠正 AI 的方向。
"你不能接受 AI 给你的紫色渐变作为终点。那只是开始。"
初始输出是基线草稿——永远不是最终草稿。
在实践中，使用 AI 创作时要始终计划多轮迭代。例如，如果 LLM 生成了一段文本或代码，你会用人类对质量的眼光批判性地审视它：哪里听起来生硬或通用？哪些部分缺乏清晰度或个性？然后你会提示 AI 修改那些部分（或自己重写），可能添加约束："让语气更俏皮"、"用更大胆的风格"，或"避免使用标准模板方法"。类似地，在设计中，如果 AI 给你一个通用布局，你可以提示："试试 1970 年代滑雪小屋美学，用暖橙色和不对称布局"——给它一个超越平淡默认的方向。通过明确告诉模型不要做什么（要避免的陈词滥调）和要追求什么，你削去平均值，揭示出更独特的东西。这种主动引导就像雕塑家逐步从石头中精炼出人像。它把过程转变为对话：AI 产出材料，人类反复判断和调整材料，直到接近预期结果。
关键是，这种迭代方法应该持续到作品有明确的观点或"灵魂"为止。AI 泔水和引人注目的作品之间的区别，往往归结于只有人类才能做出的最后 10% 的调整——细微差别、个人触感、赋予作品特色的有意不完美。可能需要许多小的调整，但最终目标是一个不再感觉通用或被平均化的输出。
世界可能会因 AI 内容泛滥而变得更"泔水化"，但如果我们愿意从泔水中筛选和精炼好的部分，也会有更多伟大的艺术。
换句话说，只有当有人（有品味的人）策展并打磨其中好的部分时，泔水才"值得"。
既然人类品味现在是关键瓶颈，培养这种质量感知比以往任何时候都更重要。出色的品味不是天生的或即时的；它是通过经验、接触和反思培养出来的。领导者和创作者应该主动磨练自己的品味——研究多样化的作品，向大师学习，锐化自己的原则。
"品味既不是算法的，也不是偶然的。它是被培养出来的。"——Nohria
他将其描述为"决策中的人类指纹"。实际上，这意味着通过做大量选择并从结果中学习来增长你的判断力和风格。拥抱广泛的影响来塑造你对美和价值的感知，练习做那些关于保留什么或丢弃什么的艰难决定。随着时间推移，会形成一个反馈循环：你越多地运用品味，它就变得越强——你就能越快地从 AI 的选项自助餐中锁定高质量的结果。
各行业已经开始将品味作为关键技能来奖励。事实上，在 AI 饱和的领域，拥有好品味（在设计、写作、策略等方面）正在成为"竞争优势，甚至是生存必需"。优先考虑判断力而非纯粹产出的团队正在超越那些只是大量生产内容的团队。例如，软件团队现在评估工程师不是看 AI 能生成多少代码，而是看人类做出的选择：
"你探索了什么选项？你是怎么选择的？你拒绝了什么风险——为什么？"
在设计和媒体领域，我们看到类似的趋势：价值在于策展、编辑和指导，而非蛮力内容生产。
"更多人将被赋予做创意和品味决策的任务，引导 AI 走向他们想要的方向。"
这指向一个新的"品味经济"，其中具有敏锐质量感知的人充当 AI 输出的守门人。
"当你从一个知识库转变为一个透镜……你就拥有了一个无法被复制的视角，因为它是通过你的价值观、经验和目标过滤的。"
在 AI 时代拒绝平庸的平均值，意味着倾向于我们的人性。我们的创造力、品味和判断力是赋予 AI 原始输出形状的终极约束。就像雕塑家的稳定之手将无形的石块变成雕像，创作者的品味将 AI 的通用草稿变成有意义和原创的东西。通过警惕地对平淡和平均说"不"，我们为对真正伟大的结果说"是"腾出空间。在机器生成可能性无限的世界里，是我们人类的品味确保我们周围的创作具有特色、质量和灵魂——这就是为什么品味仍然是从单纯能力走向有灵感创作之路上的终极约束。