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IBM 工程师撰文：AI 学不会人类「品味」
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AI 综述
2026 年 10 月，IBM AI 工程师 Tejas Kumar 发表长文，论证 AI 无法替代人类品味。他的核心论点是：模型只能产出训练数据里最常见的东西，而当某种风格常见到足以被生成时，人们往往已经厌倦并转而追逐新潮。文章缘起于他在布拉格 FrontKon 演讲后被问到的问题——如果品味只是一种可训练的模式匹配技能，为何不能训练进 AI。Kumar 对此回应称，人类对新奇的奖励机制无法关闭。与此同时，他把品味定义为一种可训练的技能：依靠沉浸、有效线索与纠错反馈，对照外部标准隐性判断质量。目前该事件仅有这一篇报道。
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最新进展10月15日 00:45
IBM 工程师 Tejas Kumar 撰文回应提问，称人类对新奇的奖励机制无法关闭，AI 替代不了人类品味。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- AGI HuntIBM 工程师长文：人类渴望新奇，AI 学不会「品味」
IBM AI 工程师 Tejas Kumar 撰文论证 AI 无法替代人类品味：模型只能产出训练数据中最常见的东西，等某种风格常见到能生成时，人们已厌倦并追逐新潮。他在布拉格 FrontKon 演讲后被问到，若品味只是可训练的模式匹配技能，为何不能训练进 AI。他称人类对新奇的奖励机制无法关闭，并把品味定义为靠沉浸、有效线索与纠错反馈对照外部标准隐性判断质量的可训练技能。
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