## 818｜复旦团队用70万对“论文对比”，把神秘的“品味”变成了一道数学题

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这段时间，你肯定听过一个说法，而且听到的次数越来越多，那就是：AI时代，人类最重要的能力是“品味”。说的人不少，意思大概是：AI可以帮你执行，但你得知道要执行什么、什么样的结果是好的。这就是品味。

说实话，我自己在直播里也说过好几次。不过我经常也在想，品味到底是什么？怎么说的更具体些？测得出来吗？

直到最近我看到复旦大学的一篇论文，觉得这件事终于被说清楚了一点。

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这个研究项目的第一作者是三位复旦大学计算机系的博士生，整个项目的作者团队共23人，机构包含复旦大学、上海创智学院、清华大学和中南大学。

他们做的事情，就是用科学方法研究AI能不能学会“科学品味”，也就是判断哪篇研究更有价值、更值得做。而在这个过程里，他们把“品味”这个听起来很抽象玄幻的东西拆开来，变成了可以测量、可以训练的东西。

这个拆法，我觉得对我们普通人使用AI很有启发。

先说他们怎么定义“品味”的。论文里，他们把品味拆成了两种能力：一种叫判断力，一种叫构思力。判断力，简单来说，就是给你两篇论文，看你能不能判断出哪篇更有价值、影响力更大。而构思力，就是给你一篇现有论文，看你能不能提出下一步更有价值的研究方向。

我看到这个定义的时候，第一反应是有种醍醐灌顶的感觉。品味不是你站在那里散发出来的气质，也不是一种模糊感觉，而是一种能力——是你在面对两个选项时，能不能判断出哪个更好，并且你能说得出理由，甚至知道下一步怎么做更好。也就是两个能力加在一起：比较和延伸。

只有你见过足够多，才能知道什么是好的；只有你理解得足够深，才能看出接下来哪个方向更有潜力。

当然，光有定义还不够，研究团队接着做了一件更有意思的事：用这个定义来训练AI。

训练方法说起来不复杂。他们从全球著名的论文预印本平台arXiv上的210万篇论文着手，把同一个领域、同一个时间段发表的论文，按引用量两两配对，把高引用的论文和低引用的论文放在一起，形成了将近70万对“好坏对比”。然后用这些数据，训练AI判断哪篇论文更好。

这个思路背后有一个假设：引用量是社区智慧的结晶。你想想，一篇论文被引用，不是因为某个权威拍板说它好，而是因为全球成千上万的研究者，在自己的工作里一次次选择了它。这种大规模的集体投票，经年累月沉淀下来，就变成了一种共识，一种品味。

这里我换个非常不严谨但通俗点的说法，相当于两个高矮胖瘦都差不多的人走在路上，其中A特别擅长穿搭，B的穿着比较普通。那么其他人看到他们的穿搭后，就会有人去模仿。当观察的时间够长，模仿A的数量一定远远高于模仿B的，那这就相当于把品味这件事给定量了。这个研究用的方法就类似这样。

结果怎么样？这个实验的训练结果挺不错，出来的模型在判断隐藏引用量的两篇论文时，准确率达到了80.6%，超过了GPT-5.2、Gemini 3 Pro这些顶尖的商业大模型。

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但说实话，这个准确率倒不是最让我印象深刻的。真正让我想了很久的，是另一个发现：他们只用计算机科学领域的论文训练，但训练出来的模型，在数学、物理、甚至生物学领域，照样能判断出哪篇论文更有价值。

我第一次看到这个结果的时候，脑子里转了好几圈。咱们都知道，这几个学科的知识体系还是有很大不同的，甚至写法、语言、逻辑结构也各有特点。

那这个发现说明什么？说明“好”这件事，是有跨领域共性的。好的研究，往往问题更清晰、方法更通用、贡献更扎实——这些东西跨越了领域的边界。品味不是某个小圈子的规矩，不是“懂行的人才能看出来的暗号”，而是某种更普遍的洞察力。

还有一个发现，更不可思议：他们用2024年以前的数据训练，然后拿去预测2025年才发表的论文哪篇影响力更大——结果准确率依然相当高。这件事乍一听好像没什么，但你细想想，这就好像一个人只看过2020年以前的电影，但你拿2026年的新片让他评，他的判断依然比大多数人准。

这也意味着，AI不是靠记忆历史答案，而是真的内化了某种判断标准。你看，品味是可以穿越时间的。

说到这里，你可能好奇，AI是靠70万对“好坏对比”学会品味的，那我们人呢？

不得不说，咱们的顶尖大学都有着自己非常独特的气质。比如复旦大学的这篇讨论AI的论文里，就引用了休谟和康德的美学理论。我第一次看到的时候，由衷觉得这篇论文自己的气质都不一样了。

按照美学理论，品味不是纯粹主观的感受，而是从“大量合格评判者的共同判断”中涌现出来的。更通俗直白点说就是：品味是大量对比积累出来的，不是天生就有的，是练出来的。AI学品味，靠的是数据规模。我们学品味，靠的也是同一件事：见过多少好的和坏的，做过多少次主动的判断。

那回到我们日常使用AI，这套逻辑能给我们什么具体的帮助？我觉得有两个动作值得试试。

第一个动作：主动给自己“喂对比”。

很多人用AI的方式是：提一个需求，AI给一个答案，觉得还行就用了。但你有没有想过，让AI一次给你三个版本，然后你来判断哪个更好、为什么更好？比如让AI帮你写一段产品介绍，别只要一个版本，要三个，然后逼自己说出“我选这个，因为……”

这个判断的过程，就是在训练你自己的品味。你做得越多，眼光越准，下次提的需求也会越来越精准。

需要注意的一个关键是，别光顾着自己挑，一定要记得给AI反馈。

咱们同学现在做任务，可能也会一次让AI出五个、十个版本，但我相信你大多数时候就是默默从里面选了一个。希望下回你可以把AI当做自己的同事，除了选择AI的方案之外，还要把自己的选择意见反馈给它。随着每次反馈的积累，你会对你自己“想要什么”，以及“为什么选这个不选那个”更清晰，AI也会越来越懂你的品味。

第二个动作：先判断，再执行。

很多人用AI的流程是：想到什么需求，直接让AI做。但更有效的方式是，先在脑子里想清楚“什么样的结果是好的”，再把这个标准告诉AI。比如你要让AI帮你起一个活动主题，与其直接说“帮我起十个主题”，不如先想想“一个好的活动主题应该有什么特质”，比如是有记忆点？是和产品调性一致？还是让人一听就想参与？把这些判断标准带进你给AI的要求，AI给出的结果会完全不同。你的品味，就是你给AI最精准的那道指令。

最后，我想说的是，这篇论文想证明的是AI能学会品味。但这个结论反过来看，也挺有意思——品味这件事，是可以被学习的，不是少数天才的专属。

这个时代，AI帮我们执行的事越来越多。但你告诉AI“要什么、什么是好的”那个判断，永远是你自己做的。这才是品味真正值钱的地方，也是你最需要发力的地方。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 论文地址：
> https://arxiv.org/pdf/2603.14473

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