拒绝
拒绝率是评判一个学校、一个学术期刊水准的黄金指标。经济上的供求关系固然是「价值」的直接体现，不过真正的价值并不来自于「想要的人很多」，而是1学校和期刊的严格筛选，从而产生经济上的分类效果——分类即熵减。
私以为，「拒绝」是一个经济学里的灵魂概念。消费者在众多的商品里选择，其实就是一个不断拒绝的行为。拒绝率越高的市场里，商品的品质自然越高。但聚焦在商品的品质上，我觉得有点本末倒置，因为促成这种结果的是作出「拒绝」行为的消费者。如果所有人都饥不择食，那么这个经济体是没有任何进化动力的。再往极端说，「消费者（consumer）」这个词语里的「消费（consumer）」也不一定是核心，你只要出钱买了一个东西，哪怕是放在一边让它烂掉了，没有消费（consume）也没关系，因为消费者的价值发生在挑选的时候，说成「拒绝者」好像也挺酷的。
如果人放弃了「拒绝」，选择无脑接受呢？从系统的角度看，如果人完全不行使鉴别与拒绝的能力，那么人就没有为系统贡献负熵——从系统运作的角度看，人就没有在创造价值。
用拒绝率来衡量人与 AI 的关系，可以一步到位地撕掉一切的遮羞布。早期以 Stable Diffusion 为代表的 AI 作图流程中，「抽卡」是一个非常重要的环节。使用者往往要用同一段提示文生成好几十幅图，然后选择一两幅品质还不错的。这种情况下，AI 还是人的工具。而现在大家几乎都是开着 auto mode 跑大模型，根本不去（也无法）关心里面的每一步决定，其实人就是没有价值了。
这并不表示现在的 AI 已经进化到很完美了。我经常拿 Claude Opus/Fable 生成的计划书给 GPT Sol/Astra 交叉校验，然后目睹两个模型之间没完没了地发现纰漏，拒绝对方的计划。我用 AI 做自己专业领域内的简单工作时，也总能抓到一堆 AI 的毛病。拒绝的机会直到今天还遍地都是，只不过当我们拿着 AI 来做超过自己鉴别能力的事情时，这些机会我们一个也认不出来。
如果现在的教育界真的要培养学生「使用 AI 的能力」，那么不用花里胡哨地搞出一堆课程，只要教育和考察学生如何拒绝 AI 的回答就可以了。
拒绝不一定是因为发现错误，也可以是单纯因为自己不喜欢——AI 生成的图片不好看，音乐不好听，小说的故事情节不合理，甚至数学证明的步骤没有美感……这些都可以是我们选择拒绝的理由。从这个角度看，只要人类能够拒绝，就在提供价值，也就可以不被 AI 替代。
绕了一大圈，人最需要培养的还是两个字——品味。