2025年初,一張照片在硅谷工程師圈子里刷屏。
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照片里是Rick Rubin,留著標志性的長胡子,戴著大耳機,姿態松弛地坐在電腦前。配文來自AI研究大神Andrej Karpathy:"There's a new kind of coding I call 'vibe coding', where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."
他在描述一種新的工作方式:用自然語言告訴AI你想要什么,讓AI處理技術實現,而人類只負責選擇、判斷。
但這張照片真正有趣的地方在于:Rubin不是程序員,他根本不會寫代碼。他是八屆格萊美獎得主,Jay-Z、Adele、Johnny Cash、Red Hot Chili Peppers背后的制作人。
如果你問他如何操作混音臺,他會搖頭;問他什么是Dorian調式,他會茫然;問他如何演奏哪怕一種樂器,他會說:"Barely."
"我沒有任何技術能力,對樂器一無所知,"他在CBS《60 Minutes》采訪中對Anderson Cooper說,"我靠的是對自己判斷力的自信。"
這句話本身就是個悖論。傳統認知里,制作人應該是技術專家——懂混音、懂編曲、懂聲學。但Rubin證明了一種斷裂:你可以不懂"如何做",卻深諳"什么是對的"。
這種極簡主義的介入方式,在AI時代突然獲得了新的相關性。當AI可以在幾秒鐘內生成一首完整的歌曲、一段復雜的代碼、一張精美的圖像時,"能做"已經不再是區分優秀與平庸的標準。那標準到底在哪呢?
Rubin的答案是:品味——那種無法被算法還原的判斷力,那種知道"什么是好的"而不需要知道"如何做到"的能力。
這就引出一個更根本的問題:到底什么是"品味"(taste)?
關于品味的三個誤解
"品味"是一個被濫用的詞。人們用它來表達各種東西,從咖啡偏好到對古典音樂的傲慢宣言。在探討品味是什么之前,必須先澄清它不是什么。
第一個誤解:品味是個人偏好
當我們說"我喜歡這個"時,常常以為這就是品味。但Rubin的工作方式揭示了一個關鍵區別:他知道什么對藝術家有用,而不只是他個人喜歡什么。
他描述過自己的工作流程:聽完一段音樂,做100條筆記,他知道其中5條將決定成敗,但會分享全部100條,然后讓藝術家自己選擇。如果他只是在表達個人偏好,這種不強迫的姿態就沒有意義。他是在指向某種存在于作品內部的東西。
康德在《判斷力批判》中提出過一個看似矛盾的觀點:審美判斷是主觀的,但美的對象呈現為具有普遍有效性。當我們說"這是美的",不僅僅是在報告個人感受,也在聲稱其他人“應該”同意。這與純粹的偏好不同:"我喜歡香菜"不需要他人認同,但"這幅畫很美"隱含了一種可共享性。品味的真正含義,在于從"我喜歡這個"跨越到"這個值得被喜歡"。
第二個誤解:品味是階級區隔的工具
法國社會學家Pierre Bourdieu在《區隔》中提出了一個令人不安的洞見:品味遠非中立的個人判斷,它更像是社會競爭的武器。他說:"Taste classifies, and it classifies the classifier"(品味將世界分類,同時也對分類者進行分類)。
所謂"高級"品味與特定的教育背景、社會階層密切相關。當一個人宣稱喜歡古典音樂或抽象藝術時,可能在無意識中傳遞一個信號:"我受過良好教育,我有文化資本。"
Bourdieu的洞察力毋庸置疑。品味確實在社會層面扮演著區隔的角色——這一點不需要否認。但他的理論更擅長解釋品味的社會分布(為什么不同階層的人傾向于喜歡不同的東西),卻不太能解釋另一個頑固的現象:為什么有些作品能跨越文化、階層和時代,被持續認可?莎士比亞最初是給倫敦市井小民寫的,巴赫在世時只是一個教堂雇員,爵士樂誕生于被壓迫的黑人社區。如果品味純粹是階級工具,這些"越界"就很難解釋。
Paul Graham從另一個角度指向了同樣的裂縫:如果品味完全是社會建構的,那么設計師就無法"做得更好",只能"做得不同"。但事實是,設計師確實會進步,品味會隨經驗改變。這意味著品味中存在一個不完全被社會建構所覆蓋的維度——某種可以通過訓練來逼近的感知能力。
第三個誤解:品味需要技術能力
這是最直觀的誤解,也是最容易被AI時代駁倒的。Rubin不會樂器,Jobs不會寫代碼,Paul Graham不是畫家。技能回答"如何做",品味回答"做什么"和"什么值得做"。
AI的出現使這個區分變得緊迫。當AI可以處理"如何做"時,"做什么"就成為人類的專屬領域。更值得注意的是,技術能力有時甚至會妨礙品味——當你精通一種工具時,你傾向于用它解決所有問題。Rubin不懂混音臺,這反而讓他專注于音樂本身。
Noticing
Rick Rubin的工作室墻上沒有金唱片,沒有獎杯。"我把它們都寄給父母了,"他說,"這是干擾。"
在這個空間里,他通常躺著,赤腳,閉眼,有時在沙發上,有時直接在地板上。被問到如何使用混音臺時,他回答:"我不會操作混音臺,我只是聽。"
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"Creativity is acts of noticing," Rubin說,"Nothing comes from us. The creator isn't making the thing. The creator is recognizing the thing, noticing the thing, and then sharing it."
這指向了品味最本質的維度:識別與辨認。他關注的從來不是技術指標,而是某種更難以言說的東西:"I'm listening to the feeling. I feel that melody awaken something in me."
Rubin稱自己為"reducer"而非producer。這個標簽揭示了一個反直覺的真理:品味主要是一種減法能力。它的工作方式是剝離,一層一層,直到剩下不可再少的核心。在充滿可能性的混沌中,品味是那只指出"這就是它"的手。
無限中的有限
2023年2月,科幻作家Ted Chiang在《紐約客》發表了一篇文章,用了一個令人難忘的比喻:大型語言模型是互聯網的"模糊JPEG"(blurry JPEG)。
就像JPEG壓縮會丟失細節以換取更小的文件大小,LLM通過"有損壓縮"海量文本數據,學習的是統計模式而非真實理解。當你讓ChatGPT寫一首詩時,它所做的并非"創作",更接近于生成一個概率上最"合理"的文本——基于它見過的數百萬首詩的統計平均。
這意味著AI的默認輸出趨向平庸。談不上錯誤,也談不上糟糕,只是安全、可預測、不會冒犯任何人。它總是傾向于"中間地帶",因為中間地帶在統計上最可能出現。
品味與AI的根本差異正在于此。AI選擇概率最高的選項;有品味的人選擇概率上"不太可能"但在特定語境下"就是對的"選項。想象你在選擇一張專輯封面:AI可以生成一萬張圖像,每一張都"專業"、都"美觀"、都不會出錯。但哪一張捕捉到了音樂的essence?這需要一種非概率的判斷。
Chiang的比喻還揭示了另一個層面:當我們大量依賴AI生成內容時,我們消費的是一種壓縮的現實。就像看一張過度壓縮的JPEG,能辨認出大致形狀,但細節已經丟失。在無限的內容流中,我們可能會喪失對"真實"的感知——這里說的不是事實層面的失真,而是存在層面的真實,那種只有人類判斷才能觸及的東西。
這就是"無限中的有限"的含義。AI給我們無限的可能性、無限的內容、無限的選項。但如果沒有品味,無限等于虛無,在沒有任何限制的情況下,選擇就失去了重量。
品味是一種自我施加的限制。它說:這是對的,那個不是。這種限制帶來的恰恰是解放——它賦予選擇以意義。
在存在主義的意義上,這是人類自由的核心。
薩特說"存在先于本質"——人類沒有預設的目的,必須通過選擇來創造自己的本質。但這種自由是令人暈眩的,因為它沒有指南。品味提供了一種導航工具:它幫助我們看見什么是值得選擇的。
這種判斷是人類主體性的最后堡壘。
品味從哪來
最后,品味是天生的還是后天的?這個問題困擾了哲學家三百年。
休謨在《論品味的標準》中給出過一個精確的回答。他描述了一種"真正的裁判"(true judge)需要具備的五個條件:敏銳的感知(strong sense),精細的情感(delicate sentiment),通過實踐提升(improved by practice),通過比較完善(perfected by comparison),清除所有偏見(cleared of all prejudice)。
這五條讀起來像一份訓練手冊。它們暗示品味既有天賦的成分,即你需要某種基本的敏感性作為起點,但更主要的部分來自后天的磨練。
Rubin的四十年從業經歷其實就是這份手冊的活注腳。他躺在工作室里聽了整整四十年,從Beastie Boys到Johnny Cash,從嘻哈到鄉村。沒有人天生就能橫跨這么多風格做出判斷。那是"通過實踐提升"和"通過比較完善"的結果。
喬布斯生前在這個問題上跟伴侶Tina Redse有過一次爭論。Redse認為審美品味根本上是個人的,因人而異。而喬布斯則堅持品味是普遍的,可以被教授。他們誰也沒有說服對方。
但有一點兩人可能都會同意:品味的培養中最難的部分,是休謨的最后一條——清除偏見。
你以為自己在培養品味,很可能只是在加固已有的偏見。你反復接觸自己喜歡的東西,不斷確認自己的判斷,最終建立的不是品味,而是一個自我封閉的回音室。真正的品味需要你主動走進讓你不舒服的領域,去聽你不喜歡的音樂,去看你不理解的藝術,然后誠實地問自己:我的抵觸,是因為這東西真的不好,還是因為我還沒學會怎么看它?
由此可見,這個過程沒有終點。品味不是一個你達到的狀態,而是一個你維持的習慣。
作者:數字游民Jarod
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