Rozwój sztucznej inteligencji w produkcji mody

Porozmawialiśmy z Thomasem Rotherym, konsultantem ds. technologii modowych, o tym, jak sztuczna inteligencja może pomóc w generowaniu projektów i prognozowaniu trendów w handlu detalicznym.

Na początku tego roku, podczas konferencji Sportswear Pro 2024, która odbyła się w RAI Amsterdam, tysiące ludzi z całego świata miało cztery dni, aby zapoznać się z przyszłym potencjałem branży odzieży sportowej.

Jednym z uczestników i mówców na wydarzeniu był konsultant ds. technologii mody i były starszy projektant odzieży męskiej w FILA, Thomas Rothery. Dla Thomasa przyszłość odzieży sportowej i przemysłu modowego w ogóle – a także temat, o którym mówił jako gość dyskusji panelowej – jest bardzo ściśle powiązana ze sztuczną inteligencją (AI).

„Jednym z tematów, jakie poruszyliśmy podczas panelu Sportswear Pro, był proces powstawania pomysłów” – powiedział Thomas.

„W projektowaniu kreatywnym ideacja to generowanie pomysłów na potrzeby procesu projektowania. W tym celu istnieją naprawdę dobre narzędzia AI. Na przykład w przypadku firmy takiej jak FILA lub Adidas można wybrać produkty z katalogu marki i zasadniczo wytrenować model AI, aby generował nowe produkty na podstawie tych danych wejściowych. W związku z tym stworzy projekty, o których byś nie pomyślał, ale będą one spójne z tożsamością marki.

„Niektóre z tych modeli AI są bardzo wyrafinowane i możesz dodać dodatkowe podpowiedzi. Na przykład możesz powiedzieć „inspirowane Art Deco”, a to połączy styl Twojej marki z odrobiną innego wpływu. Może pomóc Ci generować pomysły znacznie szybciej niż zrobiłbyś to jako człowiek.

„W rzeczywistości możesz również stworzyć ten sam projekt dla swojej reklamy i treści marketingowej. Jeden z moich współpanelistów – Ian Campbell Cole, mój przyjaciel, który jest projektantem i wykładowcą na Nottingham Trent University – organizuje warsztaty, na których tworzy pakiet marketingowy w stylu Hermès, wykorzystując piękne obrazy wygenerowane przez AI. Zwykle może to kosztować setki tysięcy funtów, wymagając najlepszych modelek i fotografów, ale z AI to tylko połowa dnia pracy, gdy wiesz, co robisz”.

Ograniczone zastosowanie, nieograniczony potencjał

Mimo to ludzie obawiają się potencjalnych wad AI. Podczas gdy Thomas nie lekceważy szerszych społecznych zagrożeń związanych ze wzrastającą mocą AI, dla osób pracujących w projektowaniu i drukowaniu, mówi, że ważne jest, aby postrzegać nasze bardziej ograniczone wykorzystanie AI jako tylko narzędzie.

Prognozowanie trendów to kolejny interesujący obszar, w którym uczenie maszynowe może pomóc w przewidywaniu przyszłych wydarzeń

„Myślę o AI trochę jak o tym, kiedy pojawił się pierwszy kalkulator. Chodzi o to, żeby pozbyć się sum i matematyki, żeby móc zacząć analizować, czyli wykonywać zadania, które nie polegają tylko na dodawaniu i odejmowaniu. AI to po prostu kolejny element technologii, który oferuje pewne korzyści pod względem generowania pomysłów, podczas gdy jako ludzie jesteśmy w pewnych zadaniach lepsi” – mówi.

Jednak sztuczna inteligencja potrafi więcej niż tylko generować pomysły: prognozowanie trendów to kolejny ciekawy obszar, w którym uczenie maszynowe może pomóc w przewidywaniu przyszłych wydarzeń.

„To naprawdę fascynujące i cały czas się rozwija” – mówi Thomas.
„Podczas ostatniego spotkania, jakie odbyłem z firmą o nazwie Heuritech – francuską firmą, która działa w dziedzinie sztucznej inteligencji od dawna, na długo zanim stała się ona modna – zaprezentowali technologię rozpoznawania obrazu, która każdego dnia analizuje miliony obrazów w mediach społecznościowych, a następnie śledzi różne identyfikowalne cechy na tych obrazach.

„Na przykład, jeśli czerwone swetry zaczną pojawiać się na większej liczbie kont influencerów i w mediach społecznościowych, Heuritech może przewidzieć, że czerwone swetry będą miały ogromny czas na rynku w określonym czasie. Dlatego firmy będą chciały uwzględnić trendy, które ta technologia podkreśla, w swoich ofertach”.

Pierwsze kroki

Skoro potencjalne zastosowania sztucznej inteligencji są pozornie nieograniczone i wiele firm z branży już z nich korzysta, w jaki sposób członkowie FESPA mogą zacząć korzystać z tej technologii?

„AI 101 to rozpoczęcie korzystania z Midjourney i eksplorowanie go. To świetna zabawa i niesamowite. To trochę jak wejście do fotograficznej ciemni po raz pierwszy, ale zamiast cudownego obrazu ze światła i chemikaliów, to jest jedno ze słów, których użyłeś. Stworzyłeś projekt z pomocą pewnej magii za kulisami. Dzięki temu możesz zrozumieć, co jest możliwe” — mówi Thomas.

Warto przyjrzeć się bliżej działaniom innych kluczowych osób w tym sektorze, wykraczającym poza firmę Midjourney.
„Drukowanie to ogromna branża, ale warto przyjrzeć się, w jaki sposób różne marki wykorzystują sztuczną inteligencję, ponieważ istnieje wiele możliwości nawiązania współpracy i posuwania rzeczy do przodu” – mówi Thomas.

„Następnie, w trzecim kroku, mając dobre zrozumienie, dokąd to może prowadzić, musisz zacząć pracować nad pomysłem opracowania procesu produkcyjnego typu „jeden z jednego” w przystępnej cenie. Ponieważ ludzie chcą wytwarzać produkty AI i produkty zindywidualizowane, „jeden z jednego” stanie się ogromnym czynnikiem”.

Szturmowcy AI

Na koniec, aby uniknąć Armagedonu w stylu Buntu maszyn, ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że nasze skromne ludzkie talenty nie są jeszcze zupełnie zbędne.

„Musimy upewnić się, że nie zachęcamy do lenistwa; musimy nauczyć uczniów, aby używali AI jako narzędzia, a nie jako podpórki. Nadal musimy wykorzystywać nasze ludzkie możliwości, aby jak najbardziej ograniczyć liczbę błędów” – mówi Thomas.

Musimy zadbać o to, aby za kontrolę jakości, nadzorowanie procesów i wyników nadal odpowiadali ludzie

„W miarę jak rzeczy stają się bardziej złożone, zdolność do redukcji tych błędów będzie coraz trudniejsza. Jeśli jest jeden błąd na 10, możemy go zauważyć. Jeśli jest jeden błąd na 100, możemy spróbować go również zauważyć. Jeśli jest to jeden błąd na 10 000, sprawdzenie jest prawie niemożliwe. Ale ten jeden błąd, jeśli zostawisz to AI, może mieć straszne reperkusje.

„Prostym przykładem byłby obraz szturmowców nazistowskich wygenerowany przez Google Gemini AI, gdzie żołnierze byli zróżnicowani rasowo. Człowiek nie popełniłby takiego błędu. Dlatego musimy upewnić się, że ludzie nadal będą odpowiedzialni za kontrolę jakości, nadzorowanie procesów i wyników, ponieważ istnieje wiele kosztów w dalszych etapach produkcji, jeśli przeoczy się problem na etapie projektowania”.