品味是 AI 时代的护城河
背景
Paul Graham 和 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 最近都在猛推「品味（Taste）」这个概念。
为什么品味突然变得重要？
随着大模型越来越强大，生成的门槛正在彻底消失。
任何人都能生成文字、图片、代码、视频。当生产力不再是瓶颈，稀缺的就不再是「能不能做出来」，而是「做出来的东西好不好」。
品味，或许才是真正的护城河。
什么是品味（Taste）？
品味不是审美偏好，而是一种极度稀缺的高阶判断力：
品味的三个维度
- 识别废话：能发现表面没问题、实则毫无思想的输出——那种读完什么都没留下的文字
- 挑出精华：在海量生成内容中，一眼找到真正抓住意图的文字、图片或视频
- 全局考量：不再只是堆砌代码或内容，而是从架构的角度做整体判断
换句话说，品味是「能分辨好坏」+「知道为什么好坏」+「能稳定复现这种判断」。
品味是天生的还是可以习得的？
核心问题
这种判断力是天赋，还是可以通过某种方式训练出来？
支持「可习得」的观点
- 品味本质上是大量输入后形成的模式识别。大量阅读优秀文本、研究优秀设计，会逐渐建立内在的比较基准。
- Paul Graham 本人的成长路径就是：大量阅读 → 大量写作 → 不断收到反馈 → 标准自然提高。
- 就像一万小时定律——刻意练习加上高质量反馈，可以让判断力快速进化。
支持「有天赋成分」的观点
- 同样的训练量，有些人的品味提升速度就是更快。
- 对「无聊」的敏感度、对「精准」的执念，似乎部分来自性格底色。
更可能的答案
品味 = 天赋阈值 × 刻意训练
天赋决定上限，但多数人离上限还很远——训练的空间远比想象的大。
如何训练品味？
实践方向
- 大量摄入顶级样本：只读经典、只看一流作品，校准自己的基准线
- 强迫自己说出「为什么好」：能说清楚才是真的懂，说不清楚说明判断还是直觉
- 刻意对比：把自己觉得好的和差的放在一起，找出差距在哪
- 接受高质量反馈：找比自己品味更高的人评价你的输出
- 生产，而不只是消费：品味在创作中才会被真正检验和锻炼