Фэшн-блогеры или искусственный интеллект: кто будет формировать моду в будущем?

Сможет ли искусственный интеллект убить моду и кто будет формировать
фэшн-индустрию в будущем, инфлюенсеры или искусственный интеллект? Об этом
в авторской колонке на MarketMedia рассуждает Анна Лебсак-Клейманс,
генеральный директор Fashion Consulitng Group:

«Возникновение таких вопросов — свидетельство того, что мы уже начали
осознавать, как и предсказывали фантасты, — человечество действительно
встает в боевую стойку в ожидании сражения с искусственным интеллектом.
Сражения за сознание и, следовательно, за поведение человека. И это очень
серьезный вопрос, так как он обращает нас к важнейшей философской дилемме:
научно-технический прогресс — это путь к развитию или к пропасти для
человечества? Ориентирована ли объективная «надчеловеческая» научная
истина, которую ищут все ученые и исследователи, на систему координат
пользы и добра для человека?

AI — это еще один инструмент, который должен, с одной стороны, помочь
компаниям заменить дорогостоящих специалистов и cделать производство
дешевле, а нашу жизнь —проще и удобнее. С другой стороны, нас приучают
слушаться советов AI, который несет освобождение от утомительной
повседневной задачи самостоятельно исследовать причины, анализировать
варианты и принимать решения. Развитие сервисов по «персонализированным
советам» активно развивается, и оно направлено на то, чтобы люди
добровольно делегировали принятие рутинных повседневных задач вежливым
электронным Siri или Alexa, которые предлагают «оптимальное решение».

Процесс попытки вытеснить самостоятельность в формировании своего стиля
можно сопоставить с отмиранием карт после появления навигаторов для
автомобилистов

AI необратимо внедряется в сферу создания и продаж одежды, предлагая
алгоритмы точного попадания в спрос, которые строятся на основании
детального анализа сотен тысяч профилей потребления. И мы очень быстро
привыкли к форсированным выдачам контекстной рекламы на своем мониторе,
которые уже подобраны и адаптированы под наш профиль в соцсетях и историю
поисковых запросов. За последние 3 года буквально вулканизировались
стартапы разработок виртуальных консультантов по стилю — от чат-ботов
магазинов до говорящей персональной камеры Amazon’s Echo Look.

Все больше становится тех, кто предпочитает заказывать у Stich Fix (США)
регулярную доставку «персональной fashion-корзины» одежды на дом, которую
для вас собрала сама компания, чем тратить выходные дни на марафоны, выбор
и самостоятельные утомительные примерки в торговых центрах.

Разнообразные виртуальные стилисты и помощники подбирают модели и
советуют оптимальный стиль «именно для вас». Все больше становится тех, кто
предпочитает заказывать у Stich Fix (США) регулярную доставку «персональной
fashion-корзины» одежды на дом, которую для вас собрала сама компания, чем
тратить выходные дни на марафоны, выбор и самостоятельные утомительные
примерки в торговых центрах. Все предложенные модели в посылке электронный
стилист подобрал из сотен брендов специально под нужный размер,
предпочтения и бюджет персонально для клиента. А если что-то не подошло в
полученной посылке, все оперативно и бесплатно можно отправить обратно. В
следующей посылке AI уже учтет ошибку, поменяет алгоритм, и ненужные модели
вам не предложит.

Этот процесс попытки вытеснить самостоятельность в формировании своего
стиля можно сопоставить с отмиранием карт после появления электронной
навигации для автомобилистов — гораздо проще включить навигатор в машине,
чем самостоятельно прокладывать путь по картам. Самостоятельный выбор
одежды требует определенных навыков в ее оценке, наличия собственного
мнения и предпочтений, знания актуальных тенденций, сравнения цен и
брендов.

Многие готовы отказаться от такой утомительной самостоятельности и будут
рады передать право на подбор оптимального гардероба электронному стилисту.
Разработчики программ AI стремятся найти эффективные решения не только для
ретейлеров, но и для производителей одежды. Например, экспериментальный
проект Project Muse и Google на базе немецкой модной платформы Zalando
научил нейронную сеть определять цвета, текстуру, выявлять предпочтения в
стиле и другие «эстетические параметры». Для «научения» использовались
данные, полученные из отчетов Google о тенденциях спроса, а также данные о
дизайне и тенденциях, полученные от Zalando. Был разработан алгоритм для
создания дизайнов, основанных на запросах пользователей и их стилевых
предпочтениях, ориентированных на аудиторию Zalando.

На сегодняшний день это пока только промежуточный продукт, а не
финальные модели для серийного производства. Эскизные решения от AI — это
ориентиры для специалистов, которые добавляют в них баланс, эстетику,
«одухотворяют» модели, перерабатывая их в реальные коммерческие коллекции.
Но еще несколько лет — и помощь дизайнеров, возможно, больше не
потребуется.

Мода — символический язык общения

На передовой виртуального моделирования находится компания Stich Fix со
своей собственной коллекцией одежды Hybrid Design. Коллекция создана при
помощи алгоритмов, определяющих тренды и стили тысяч покупателей регулярных
мультибрендовых коллекций Stich Fix, и предлагает новые дизайны на основе
комбинации любимых цветов, конструкций и тканей потребителей. Компания
подробно описывает, как все это происходит, в Algorithms Tour на своем
веб-сайте.

Можно предположить, что в случае привычки делегировать свои решения в
сфере покупок регулярных продуктов, подбора музыкальных плейлистов люди
привыкнут делегировать электронным алгоритмам и решения, касающиеся выбора
одежды. Но нужно отметить, что электронный алгоритм, заменяющий личный
выбор в такой сфере, как мода, — это большой шаг к тому, что атрофируется
собственный навык выбирать одежду, свой вкус в одежде и желание его
развивать. Если мы отдаем на откуп искусственному интеллекту выбор, который
связан с повседневным гардеробом, мы отдаем в его управление часть своей
личности.

Так победит ли AI в битве за влияние на стиль потребителя? Нет — если
мы сохраним за собой право выбора собственного стиля Algorythm free. Да —
если мы загрузимся в предлагаемые нам матрицы

Сегодня мода — это вовсе не только модная конструкция или ткань, это
символический язык общения людей в мегаполисах. Через свой гардероб мы
сигнализируем миру о своем настроении, статусе, профессии и характере.
Образно говоря, выбирая утром цвет галстука, человек выбирает тон общения
на деловой встрече. И если АI отберет этот навык общения, а следом и
бессознательную потребность визуально обозначать свою личность, то
фактически мы откажемся от целого пласта межчеловеческого общения.

Кроме того, может ли логичный алгоритм просчитать и предсказать все
настроения и желания человека, ведь человек нелогичен и противоречив. Он
одновременно может хотеть противоположных вещей, что отражает солянка в
гардеробе, где рядом могут сосуществовать консервативные деловые костюмы,
романтичные блузы и латексные куртки из cекс-шопа. Мы часто покупаем новое
платье только потому, что нужна перезагрузка от стресса на работе, или
потому, что пришло время шагнуть в новую жизнь. И если вчера девушка
равнодушно прошла мимо некоего романтичного платья, это не означает, что
оно не станет объектом первой необходимости для нее, если завтра она
поссорится со своим парнем. Способен ли искусственный интеллект понять
такие капризы, которые в принципе нелогичны? Способен ли он заменить
дизайнера в его таланте создавать нечто за пределами комбинаторики и
анализа, то, что разрывает старые шаблоны и рушит традиции?

Так победит ли AI в битве за влияние на стиль потребителя? Мне кажется,
на этот вопрос есть два варианта ответа. Нет — если мы сохраним за собой
право выбора собственного стиля Algorythm free, что означает право на
уникальность собственной личности, право на нелогичные эмоции и поступки,
на нерациональное стремление выйти за пределы нормы, любопытство заглянуть
за край, которые нарушают комфорт, удобство и шаблоны. И да — если мы
загрузимся в предлагаемые нам матрицы и сами добровольно превратимся в
логичный и предсказуемый алгоритм ради сытости и удобства.

Автор — Анна Лебсак-Клейманс

Источник — marketmedia

Фото: Fashion Consulitng Group

Adblock detector