未来淘汰你的，不是AI，而是你不会做“审美选择”。

美国著名科技作家、思想家和未来学家

凯文·凯利（Kevin Kelly，下文简称KK）

近期一次公开演讲中，KK直言：“未来你的收入水平将取决于与你的AI协作能力。”

这话听起来是机会，实则是一场冷酷的筛选。AI把创造的“工具权”交给所有人，却也撕掉了大多数人“技术”的护身符。

当谁都能让AI画图、写文案时，什么才让你无可替代？

答案是：你判断“什么是好”的能力—你的品味。

它正从一种修养，急变为我们最核心的竞争力。

首先，

AI其实是面镜子，照出的是我们审美深浅 。

技术越发达，品味越重要。

当AI工具普及，输出质量不再受限于工具掌握能力，而取决于使用者的审美眼光和判断力。

不同使用者与AI交互所产生的价值鸿沟，本质上是其审美素养的鸿沟。

其次，

这根植于个体的“审美资本”积累。

在AI尚未普及时，“好”的标准往往与专业技能深度绑定。

一位资深编辑能瞬间捕捉文字的弦外之音；

一位杰出画家能直觉般把握色彩的微妙平衡；

一位优秀程序员能写出如诗般优雅的代码；

这种能力，常被误解为天赋，但究其本质，是海量高质量样本输入后，大脑内隐学习所形成的“模式识别”神经网络。

从技术角度看，这与人预训练大模型的过程惊人地相似。一个模型之所以强大，并非因其算法本身有多神秘，而是因为它“阅读”了互联网规模的语料，“观摩”了亿万的图像。

它从中学习统计规律，构建起一个关于“何为通顺句子”、“何为合理图像”的内部概率模型。

人类的品味形成亦然。

在几年的的编程生涯中，最深刻的体会是：提升代码质量最有效的途径，并非反复钻研语法手册，而是沉浸式地阅读如Linux内核、Google开源项目等顶尖代码。在这个过程中，你并非在记忆规则，而是在潜意识中重构了对“整洁”、“高效”与“健壮”的直觉。

因此，识“好”的本质，是我们在特定领域内构建的一个高质量、高密度的内部“训练数据集”。当这个数据集足够丰富时，我们便拥有了一个快速、精准的“内部判别器”。

在AI时代，这个能力变得至关重要。因为AI是无限生产的引擎，它能瞬间生成海量选项，但哪一个选项是符合特定语境、具备独特魅力、能直击人心的“好”选项？

这需要人类来把关。

我“内部判别器”质量，直接决定了我能否从AI生成的“数据垃圾”或“平庸之作”中，精准地打捞出真正的宝石。

此时，品味不再是风花雪月的谈资，而是一种高效的资源配置与价值发现能力。

当我们凭借直觉判断某物为“好”时，挑战才刚刚开始。

如何将这种模糊的、感性的“好”传递给AI，是协作中的核心瓶颈。

比如让AI修改一个海报，如果说“再好看点”或“缺少冲击”，其结果注定是失败的。这如同向一个拥有庞大数据库却毫无生活经验的智能体描述“爱情”——它需要的是可解析、可执行的参数，而非一个空洞的概念。

这个过程，要求我们完成一次关键的认知跃迁：将内隐的、基于经验的“感觉”，翻译成外显的、结构化的“概念”。这不仅是与AI沟通的技巧，更是对自身知识体系的深度拷问。

比如这些关键字指令：

动作增加点张力则对应的是运动轨迹、肌肉线条、构图失衡感的具体参数。

光影更戏剧化一些则意味着提高对比度、明确主光源方向、强化阴影的轮廓。

氛围充满东方诗意则可以分解为色彩倾向（如水墨的灰度）、元素符号（如远山、孤舟）、构图留白等。

这恰似一段亲密关系中的有效沟通。与其抱怨“你没有给我想要的感觉”，不如清晰地表达“我希望每周能有两次深入的交流，在我情绪低落时能获得一个拥抱”。后者才是可被理解、可被执行的指令。

在AI研究中，我们称之为“可操作性”。我们的审美，如果不能被清晰地解构和表达，就无法转化为生产力。它将被困在大脑中，无法通过AI这个强大的杠杆去放大和实现。

因此，品味的价值，一半在于其存在本身，另一半则在于它被“翻译”成机器可理解语言的能力。

那么，如何系统性地提升这种“翻译”能力？答案是在我们所在的领域，实现“词汇自由”。

这里的“词汇”，远不止于专业术语表。它代表了一整套该领域的描述体系、美学范式与操作语法。

在AI绘画中，它可能是“古典油画的罩染技法”、“浮世绘的平面装饰性”或“包豪斯的构成主义”；

在AI视频生成中，它是“镜头的德式运镜”、“剪辑的跳跃式转场”或“色彩的赛博朋克色调”；

在代码生成中，它是“设计模式的选择”、“架构的优雅度”与“代码的坏味道”。

过去，人们或许认为这些词汇是圈内人的“黑话”或炫耀的资本。但在人机协作的语境下，这些词汇是驾驭AI的“操作杆”和“控制台”。

词汇库越丰富、越精确，我们对AI的“调教”就越精细，产出的结果就越贴近心中那个理想的“好”。

那些能将AI“玩出花”的高手，秘诀并非掌握了什么不传之秘的“咒语式提示词”，而是因为他们自身就是该领域的专家。他们拥有扎实的基础知识、深厚的审美素养和清晰的价值判断。当一位资深设计师使用AI时，他是在用设计学的系统思维指导AI进行创作；当一位经验丰富的分析师使用AI时，他是在用统计学的严谨框架约束AI的数据挖掘。AI放大的，是他们早已内化的专业能力。

这引向了最根本的结论：想提升与AI协作的品味，没有捷径。它要求我们回归最朴素的积累——苦练基本功。

如同《卖油翁》中的“无他，但手熟尔”，真正的精通来自于对基础的千锤百炼。在AI时代，这种沉淀非但没有过时，其价值反而被指数级放大。

请帮我生成一个Nine-Pointed Star（九芒星）

指令：拥有9个顶点的星星的数字插图

请帮我生成一张图片The Labyrinth（迷宫）

指令：明确指示的出口和入口各有1个的标准2D迷宫。虚线表示穿过迷宫的路线。

我们正处在一个每天都将迎来历史性的拐点的时代。

AI作为一种强大的通用技术，正以前所未有的速度将工具成本降为零。这意味着，技术本身的壁垒正在崩塌，而基于深厚人文素养、专业知识与审美判断的品味壁垒正在快速筑起。

未来，算力会像电力一样便宜易得，但如何指令算力创造出独特、动人、富有深意的价值，将完全取决于屏幕前的这个人。

KK的断言，其深层含义正在于此：与AI协作的能力，表层是技能，深层是品味。它要求我们不仅是工具的使用者，更是价值的定义者、方向的指引者。

因此，在这个喧嚣的时代，最大的静气与最明智的投资，莫过于沉潜下来，在我们所热爱或专精的领域，持续构建那个独一无二的、高质量的“内部训练数据集”—内在审美。