AI技术的普及让产品产出变得前所未有的便捷，却也带来了严重的“粗糙化”问题——大量缺乏深度判断与一致性的内容充斥市场。在这样的背景下，产品经理的核心竞争力不再是“会做”，而是“知道什么是好”。本文将“品味”定义为可训练的判断系统，通过敏感度训练、规范构建和文化自测，帮助你在AI时代打造差异化的产品决策力。

AI把“把事做出来”的门槛打穿了：写文档、搭原型、写代码、做分析，越来越像“可复制的工艺”。与此同时，产品世界正在发生“粗糙化”：大量看似体面但缺乏判断、缺乏边界与缺乏一致性的产出涌入市场与组织，形成注意力污染与决策噪音。

在这个环境里，AI产品经理的核心差异不再来自“会不会做”，而来自“知道该做什么、做到什么程度、用什么结构呈现与说服”。本文把“品味”定义为一种可训练的判断系统：用敏感度捕捉质量信号，用规范建立一致性，用样本拆解迁移范式，用文化自测选择与补齐组织偏科；并给出模板、矩阵、AI协作流程、以及可量化的成长指标。

如果你只能做一件事，从今天开始，把每一次需求评审、每一次AI生成、每一次上线复盘，都改写成“品味训练课”——有格式、有标准、有对照、有闭环。

品味的定义与本质

品味不是审美，而是判断力与表达力的组合。

在产品语境里，品味可以拆成三层能力：

第一层是识别质量：看到一个方案、一个交互、一个指标口径、一个模型输出，你能快速判断“好在哪里、差在哪里、差的代价是什么”。第二层是做取舍：在冲突约束下（成本/风险/速度/合规/品牌/长期债务），你能找到“平衡点”，并让这个平衡形成可复用的原则。第三层是把判断表达成可协作的结构：写得清楚、说得服众、能让团队在没有你盯着的情况下也能持续做出同类好决策。

这也是为什么品味不是“UI好看”，真正的品味更多发生在“看不见”的地方：问题选择、信息结构、边界条件、失败路径、默认值、反作弊、解释性、以及对用户情绪与信任的把控。

品味＝在不确定性中，用一套稳定的质量标准做判断，并把判断落成一致、可复用、可交付的产品决策。

AI时代与AI粗糙化

“粗糙化”不是指产品变丑，而是指大量产出在形式上接近合格，但在结构上缺乏约束、缺乏一致性、缺乏真实证据——所以会更快堆积、也更快腐烂。

一个强信号来自语言层面：Merriam-Webster在2025把“slop”选为年度词，扩展义项指向“通常由生成式AI批量生产的低质量数字内容”。同年Macquarie Dictionary把“AI slop”选为年度词，强调它“缺乏有意义内容或用途”，并指出人们需要“像做提示词工程一样”才能从中淘出价值。

粗糙化在产品与组织里的典型表现有四类：

第一类是产出泛滥但决策不增值：文档、方案、PRD、竞品分析越来越快，但观点越来越像“平均值”，可执行结论越来越弱。

第二类是信任成本上升：你需要花更多时间验证内容是否捏造、指标口径是否偷换、边界是否被忽略。开源项目cURL的维护者在“AI slop”式漏洞报告洪水下，甚至直接终止漏洞赏金计划以减少噪音负担，这是“低质量生成”如何反噬系统的现实案例。

第三类是“看起来像对”取代“实际上对”：学术界出现过被撤稿论文包含明显AI生成错误图像的事件，暴露出流程对“形式合格”的过度宽容，以及对“实质验证”的不足。这对AI产品团队是镜子：当你用AI快速生成原型、文案与策略时，如果缺少品味与验证，错误会以更体面的姿态扩散。

第四类是生态层面的“回归到均值”：研究者提出并验证“model collapse”——当未来模型训练越来越多吸收模型生成内容时，会出现分布尾部信息丢失、方差收缩等退化趋势，强调“真实的人类数据与交互”会变得更珍贵。这是一种“宏观粗糙化”：系统把稀有、锋利、非共识的信号磨平，最终让差异消失。

因此，AI时代的关键不是“如何避免用AI”，而是“如何建立一套品味系统，让AI成为放大器，而不是稀释器”。

品味为何成为核心竞争力

把逻辑链说清楚，才能把“品味”从玄学变成组织投资项。

第一步：AI在降低“工艺门槛”。写规格、跑数据、做原型、生成方案，这些工作的边际成本下降。

第二步：当“做得出来”普及后，竞争向上游迁移到“做什么”“怎么取舍”“什么算好”。AI会自动化低价值流程，并让一直区分优秀与平庸的要素更值钱。

第三步：AI把“内容相似度”推高。团队更容易产出“像某种模板”的文档与方案，于是差异化来源从“产出本身”转向“选择与编辑”。

第四步：组织在AI时代更像“爵士乐队”，角色边界模糊，每个人都能多演奏几种乐器，但如果缺少节奏与标准，会变成噪音。品味在这里承担“节拍器”的作用：它把分散的能力收敛成一致的质量条款。

第五步：品味可被外化、可被复用，所以能形成规模优势。好品味的负责人，不只是自己做对一次，而是把“判断→规范→流程→反馈”沉淀为组织能力。

AI产品经理的护城河，不是“会用AI”，而是“能定义质量，并让团队持续靠近质量”。

训练框架

作为AI产品经理，想训练自己的品味不妨尝试我这套框架，敏感度训练 → 规范构建 → 公司文化自测。它的核心目标在于让“你更稳定地做出同类好判断”。

敏感度训练

敏感度不是“挑剔”，而是对信号的分辨率。AI产品经理的工作可以被描述为“听感受”、剥离到“必要的本质”，并把“我对品味的自信与表达感受的能力”视为价值来源。

把它翻译成PM练习，有三条日常动作：

一是单点体验的“逐帧观看”：每天选一个高频流程（注册、首单、发起任务、搜索、分享），只做一件事：记录每一次“我犹豫了”“我不确定”“我不信任”“我很顺”的瞬间，并写下触发原因（信息、交互、语言、默认值、反馈）。

二是情绪曲线对齐业务曲线：把每个流程的心理成本标记出来，再对照转化/留存的关键节点。你会发现很多“短期指标好的设计”在长期上惩罚信任。

三是“一句话说清差异”训练：每次看竞品或AI输出，强迫自己用一句话回答：它的“质量高点”是什么？“质量红线”在哪里？这一步把敏感度变成可交流的语言。

规范构建

敏感度让你看见问题；规范让团队不再重复争论同类问题。

规范不是一套“审美原则”，而是一套“质量条款”，建议至少覆盖四类：

交互规范：默认值、错误态、空态、撤销/回滚、加载反馈、可解释性；

信息规范：命名、层级、密度、关键提示出现时机；

信任规范：隐私与权限、数据来源、AI不确定性提示、可控开关；

叙事规范：你如何对高层讲清“为什么现在做、为什么我们能赢”。

落地方式不是写一本手册，而是建立“规范即评审清单”：在每次方案评审/上线评审里强制过一遍，违规必须写出“为何例外”。

可以尝试使用这个决策对比矩阵，目的是把“主观偏好”拉回“质量条款”，同时把AI生成的选项纳入同一把尺。

权重不是永恒的，权重本身就是文化自测的结果——指标味公司往往把“成本与速度”权重拉高，设计味公司把“一致性与可维护”拉高。

在不同公司与不同阶段持续长出品味

公司类型对品味的影响对照表

基于Sachin Rekhi对产品文化的四分类，我总结了一张表格，这里把“工程驱动”延展为更贴近多数AI团队语境的“策略味”，大家可以进行自测与补齐。

职业发展建议

建议每个月问自己一次：

你最近一次“把质量拉上去”的决定是什么？当时你用的标准是什么？

你最近一次“拒绝一个看似合理的方案”是什么？你拒绝的是成本、风险，还是品味？

你所在组织的默认品味是什么？它让你更强的是什么？它让你变弱的是什么？

写在最后

AI时代不会缺“能做的人”，会越来越缺“知道什么算好的人”。品味的本质不是天赋，而是长期、可验证的训练：敏感度让你看见信号，规范让团队一致，拆解让你迁移范式，文化自测让你知道自己在被什么塑形。

当你能持续做到：更少靠拍脑袋，更少靠模板，更少靠“看起来像对”，更多靠可复用的质量判断——品味就不再是玄学，而是你作为AI产品经理真正的复利资产。