文＝YuhsuShih
2023年初始，銀行金融危機加上大裁員潮，讓整體環境充滿了各種不確定性，再加上人工智慧(Artificial Intelligence, AI)以迅雷不及掩耳的速度進攻市場，各種恐慌讓人類未來充滿挑戰。
AI並非新鮮事，從掃地機器人到網路銀行的聊天機器人，生活中已處處充滿它的身影。但今年真正抓住大眾眼球的關鍵，在於它可能取代人類工作的挑戰，其中最著名的就是ChatGPT這個微軟公司支援打造的語言聊天機器人，可以寫故事、回信、寫程式…多才多藝。而且自2022年11月下旬短短推出不到2個月，ChatGPT便突破一億用戶，全球掀起一股AI狂潮。
相較於Web3.0裡的NFT、區塊鏈加密等充滿技術及需要資金的高門檻，目前提供大眾免費測試的ChatGPT非常容易入門。另外像是圖片生成智慧Midjourney及Dall-E，只需輸入指令，每個人都可以是圖像設計師。近期一張在社群媒體掀起巨浪的天主教宗Pope Francis身穿Balenciaga的羽絨外套，已經證實為Midjourney生成圖片，這代表未來人人都有機會使用科技進行創作。
現在人工智慧創作已經可以根據風格及品牌調性生成服裝、鞋子等設計，像是創作者@AI_ClothingDaily就是以不同品牌為靈感進行AI創作，甚至在社群掀起一股討論度。source：@AI_ClothingDaily
眾所周知，時尚服飾就是一種與人密不可分的產業，許多工作都與人工作業及腦力激盪息息相關，從前端產品開發設計、生產打樣、大貨生產、物流通路、零售、到顧客服務等，每個環節都需要溝通與協調，這往往耗費大量人力及時間。
但隨著消費者喜好變遷越來越迅速，時尚產業的步調也更加快速，如從過去一年兩季上新，到現在常態是週週有新款。預期在不同的人工智慧程式支持下，將可以大大地減輕其中的人力需求，提供更有效率的解決方案。
以下即針對時尚服裝產業，未來可能藉由AI提升效率的環節進行分析討論。
效率搜集及分析資訊，讓創作變得更簡單
一般奢侈時裝品牌，通常由一位設計/創意總監帶領，由他們作為設計發想，進而將靈感傳達給設計團隊，再由團隊根據每次的主題，發想設計出一套套時裝作品。這過程中包含了發想、資訊搜集整理、設計、材質設定、款式剪裁確認，到最終成果展現，也含括了許多職位，從企劃、設計、打版、打樣等。
但現在除了大品牌有建構設計團隊的能力外，透過AI，也能讓中小型品牌及設計師擁有自己的“數位”設計團隊。
從2022年底一群香港設計師舉辦的Fashion X AI時裝秀中，便看到了AI與人類合作的成果。設計師們與香港人工智能設計研究所AiDLab合作，透過AI設計助理AiDA協助，從影像辨識、檢視、到圖片生成，設計師只需將主題、草稿、材質、色調等資訊上傳到虛擬情緒版 (mood board)， 軟體便會根據演算法在10秒後產出8款設計，讓用戶篩選、參考和修改，再依據調整，漸漸學習品牌風格，提供更多元的設計建議。
這個流程，已大大減少設計師在創作過程中從無到有的創作時程。
2022年底在香港舉辦的Fashion X AI時裝秀，邀請14位設計師運用 AiDA 協助創作。photo：Code-Create
提升整體供應鏈的控管速度及效能
對於品牌及設計師最大的困難，其中之一便是供應鏈管理。從尋找合適的供應鏈開始， 來回的設計溝通、生產交期等過程中的協調，這讓中小品牌往往耗費過多精力在管理整合上，無法專注在品牌核心價值及與消費者之間的維繫。
〈AI人工智慧在時尚領域的新展望〉一文中提到，藉由AI不僅可以提高供應鏈的運作速度，也可串連整體合作彈性。 2016年在紐約創立的CALA便致力於為時尚品牌建立起一站式平台，從產品開發設計、面料選擇、製造生產、電子商務平台及品牌建立及行銷，都可以直接在上面完成。從設計開始，可以從產品類別中選取模版，再透過輸入形容詞描述外觀、剪裁及功能面料等資訊，該程式便會提供6個不同的成果。儘管現在還不能透過直接輸入指令獲得想要的款式，但隨著人工智慧圖像合成的進步，指日可待。
而近期Cala也推出3D原型服務，設計師可以透過3D立體影像來檢視合身及材質效果。創辦人Andrew Wyatt表示，這項服務不僅減省開發時程，另外3D影像也迎合未來虛擬應用的趨勢，可同時在元宇宙中提供相同的虛擬產品。
輸入文字，CALA即可生成6個不同款式。photo：CALA
此外，尋找供應鏈的過程往往也困擾著品牌端，該平台提供橫跨13個國家的60多間工廠夥伴，品牌可以透過平台找到合適的製造商(包括小批量生產業者)，並管理訂單生產等事項，同時也提供後端物流服務與串接到電子商務平台像是Shopify，完整的一條龍服務，讓品牌可以無縫經營管理。
CALA的供應鏈用戶界面。photo：CALA
市場行銷及內容創作救星
在市場行銷上，AI可以更快速地處理海量數據，有助於更精準的投放廣告在目標客層上。
另外，在內容為王的年代，AI的語言處理效能也可以大大提升文案工作速度。以ChatGPT來說，只要輸入指令，從產品描述、品牌故事、內容行銷，甚至是社群上的小編Po文，從無到有只要短短數分鐘甚至幾秒，便可完成高品質內容。不僅節省時間、解決腦袋枯竭的問題，另就以SEO設定來說，試想，有人會比機器人更了解機器(搜尋引擎)的需要嗎？如Jasper AI便是一款專門用於行銷內容創作的生成器，可以自動產生符合SEO的文案。
另對於正當紅的網紅行銷，過去小編要大海撈針一個個比對適合的KOL，還要溝通聯繫合作方案，現在均可以透過台灣企業 iKala雲端數據比對，減少繁瑣的媒合過程及提高目標受眾的精準度。
品牌主填寫合作資訊與活動設定後，AI 即時精準推薦網紅人選，同時一站搞定網紅簽約、進度追蹤、內容審核、貼文成效、付款等自動化流程。photo：iKala
此外，AI也能解決許多品牌公關危機，以AI虛擬網紅來說，不僅風格可以自由變換，更不用擔心會解約或因私生活影響到品牌聲譽。如Lil Miquela，一個誕生於舊金山的19歲虛擬網紅，以Y2K風格及過去視為缺陷門牙縫作為個人特色，在Instagram上吸引超過280 萬人(截至2023年4月)追蹤，妥妥的吸金流量甚至超越許多名人。
虛擬網紅Lil Miquela是眾多時尚品牌的代言人。photo：@lilmiquela
客製化體驗精準客服
現今各種平台上已充滿各種數位助理，顧客只需在對話窗裡下幾個關鍵字，便有制式的回答或指引來解決問題。而在AI優化下，根據數據分析，將可提供更加貼近消費者需求的回覆。
例如Levi’s近年大力推動人工智慧，根據市場的消費者數據，在網站及App上向消費者提供個人化的服務及商品推薦來強化忠誠度，而這些數據也被應用為商品訂價，及做為店面設置的考量。
在消費體驗上，透過虛擬試穿或是3D模型，讓消費者可以觀看到衣服在不同角度及各種體型身上的效果。如Levi’s今年(2023)便宣布與LaLaLand.ai合作，以AI生成的數位擬真模特兒來補足更多元的穿衣模特，例如更多種族、膚色、體型、年齡等，讓消費者可以帶入自身條件，作為商品適合度的評估。
(左)Levi’s多元化的AI模特兒；(右)LaLaLand現在開放用戶免費試用，創建自己獨一無二的模特兒。source：Levi’s & LaLaLand
過去劍橋大學就曾透過研究多芬(Dove)在2007年的廣告，發現透過不同膚色及體型的多元化的模特，更能激起消費者的認同，在廣告發佈的6個月內，廣告產品銷售增加了700%。
另外護髮品牌Olaplex也和Tangent AI合作，「雇用」了第一位虛擬人工智慧員工，這個非二位元員工，他/她是集結了品牌240名擁護者及員工的特徵，包括聲音、音調、口音、性別等，完美融合出一個品牌對「代言人」的各種想像，包容性和多樣化的角色特質，讓目標客群更輕易地自我投射。
Olaplex的第一位虛擬人工智慧員工。source：Olaplex & Tangent
隨著AI的優化及數據搜集能力的增強，引發的爭議也不少，像是人力職位的取代及減少，但這對於人力密集的時尚服飾業來說，尤其對經費人力都不足的中小企業，或許實質的助益勝過缺陷。另方面，包括智慧財產權的認定及抄襲、使用相同數據所產生的同質性、資訊偏差等，也都是未來須持續關注的。或許在將來，人腦無法預測的產創造力及誤差，可能是更加獨特貴重的珍寶。(本篇文章未服用人工智慧軟體，100%人腦輸出)
|| 作者：YuHsu Shih ||
英國Nottingham Trent University國際時尚管理碩士，曾任職於紡拓會、英國義大利服飾店經理、電商DTC品牌產品經理。現職為自由作家及品牌行銷顧問。
個人網站：www.annaswriting.com
