Tento článek je součástí seriálu Budoucnost AI, který zkoumá, jak umělá inteligence ovlivní módní a kosmetický průmysl.
Letos začali technologičtí lídři zdůrazňovat význam vkusu. V únoru spoluzakladatel Y Combinatoru Paul Graham předpověděl: "V éře AI se vkus stane ještě důležitějším. Když může kdokoli vytvořit cokoli, hlavním rozdílem bude to, co se rozhodnete vytvořit." Téhož měsíce prezident OpenAI Greg Brockman označil vkus za "novou klíčovou dovednost".
Pro módu a mnoho dalších kreativních oborů je představa, že vkus nebyl vždy zásadní, absurdní. Koncept vkusu však byl v éře generativní AI zesílen a přetvořen, přičemž tato často diskutovaná forma estetického úsudku se rychle stala módním slovem. "Každá společnost teď chce mluvit o vkusu. Každý technologický myslitel chce napsat na Substacku článek o vkusu," říká Andy McCune, zakladatel vizuální inspirační platformy Cosmos.
Tento trend ukazuje, že vedoucí pracovníci v AI nejsou odtrženi od velmi lidské kvality dobrého vkusu. Ale pokud jsou vkus a osobní styl přirozeně lidské – pěstované zkušenostmi s knihami, filmy a lidmi – může AI někdy skutečně porozumět osobnímu stylu uživatele nebo si vyvinout vlastní smysl pro vkus? To je klíčová otázka pro módu, kde takové instinkty ovlivňují vše od návrhů oblečení až po doporučení outfitu, z nichž mnohé jsou již poháněny AI.
Někteří v technologickém sektoru věří, že je to možné. "Nerad to všem kazím, ale pravděpodobně nemáte lepší vkus než AI," napsal na X jeden vedoucí produktu. Generální ředitel jedné AI společnosti podobně žertoval: "Je velká šance, že AI bude mít za pár let lepší nápady než my."
Ti mimo technologickou bublinu jsou skeptičtější. "Vkus a osobní styl je něco, co si vyvíjíte časem a se skutečnými životními zkušenostmi," říká předpovědní analytička trendů Mandy Lee. "Nemít žádné spojení se skutečným světem je opakem budování osobního vkusu. Takže ať už mluví o čemkoli, není to totéž jako vkus a styl."
Nákupčí také zůstávají nepřesvědčeni. V současnosti používá AI chatboty pro módní inspiraci pouze 3 % dotázaných nákupčích v průzkumu Vogue Business, ve srovnání s 57 %, kteří se obracejí na časopisy (tištěné i digitální), následováni pouličním stylem (47 %), módními blogy nebo Pinterestem (36 %) a influencery (35 %).
Osobní styl je dlouho způsobem, jak signalizovat aspirace a vytvářet individuální identitu ve společnosti, říká Richard Thompson Ford, profesor na Stanford Law School a autor knihy **Dress Codes: How the Laws of Fashion Made History**. Lidé to dělají tím, že si půjčují a kombinují odkazy z různých aspektů života – od různých komunit až po historická období – a používají známé obrazy z umění, filmů, celebrit nebo influencerů jako inspiraci. Dobrý vkus není o kopírování, vysvětluje Thompson Ford, ale spíše o "citování malých částí známého celku a jejich spojování s jinými věcmi, aby vyjádřili něco, co je alespoň pro ně jedinečné a individuální."
Jak se lidé stále více obracejí k AI při objevování, mohlo by to změnit způsob, jakým si vytvářejí svůj osobní styl. Módně-technologické startupy jsou optimistické ohledně schopnosti AI zefektivnit a zjednodušit tento proces. AI nákupní platforma Daydream si klade za cíl právě to. Její uživatelé nejsou nutně nadšenci vysoké módy, říká spoluzakladatelka Lisa Yamner. "Lidé, kteří nás nacházejí, jsou spíše potřebami řízení; jde více o módní nadšence než o 'ukažte mi poslední přehlídku Loewe'."
Protože téměř polovina respondentů průzkumu uvádí ohromné množství možností jako svou největší výzvu při nakupování, role AI při kurátorství a zjednodušování by se mohla stát ještě významnější. Jelikož 45 % uživatelů se zaměřuje na stylizaci tím, že skládá outfity ze stávajícího šatníku a hledá styly v rámci svého rozpočtu, není překvapením, že více než třetina (36 %) by zvažovala použití AI nástroje k objevování trendů příští sezóny. Ale může AI skutečně dostatečně dobře porozumět vkusu a stylu, aby se vyrovnala lidským kurátorským schopnostem?
Odborníci z oboru jsou skeptičtí. Lee, která má desetileté zkušenosti s předpovídáním a analýzou trendů, věří, že její práce by utrpěla, pokud by se spoléhala na AI, protože jí chybí vhled do kulturních událostí a vlivů, které formují módní preference. "S aktuální technologií AI nemůže plně pochopit, jak události, socioekonomické faktory, finance a světová politika ovlivňují trendy a módu," vysvětluje. "Když se podíváte za estetiku, toto jsou skutečné hybatele trendů. Není to jen o módě – je to vše, co ji obklopuje."
Může tedy AI někdy skutečně porozumět těmto reálným dynamikám?
**Omezení vstupů**
Největší výzvou AI při poskytování vkusných výstupů jsou její vstupy. AI závisí na datových sadách a generické AI stroje prohledávají obrovská množství dat z celého internetu, která mohou být hlučná a nefiltrovaná. I AI nástroje vytvořené speciálně pro módu čelí obtížím, protože módní datové sady jsou často nedostatečné, říká Yilu Zhou, docentka na Fordham Business School, která pracuje na průniku módy a AI od roku 2013.
Zhouův raný výzkum odhalil, že taxonomie módy je špatně standardizovaná. "Každý návrhář mluví jiným jazykem. Mohou mít dva velmi podobné návrhy, ale popisují je zcela odlišnými termíny – někdy záměrně," říká. Brandingový jazyk zabudovaný v popisech produktů – jako je "skleněný efekt" Haidera Ackermanna pro průhlednou plastovou bundu – představuje pro AI významnou překážku v přesném předpovídání a interpretaci módních trendů. Zhou zdůrazňuje, že standardizace dat je prvním krokem k vytvoření užitečné AI. "Jinak bude AI založena na zkreslených datech, což povede ke zkresleným a nesmyslným výstupům."
Odborníci také poznamenávají, že data, na kterých AI spoléhá, mohou být zavádějící, zejména v módě. "Něco může být virální na sociálních sítích, generovat spoustu sdílení, ale to nutně neznamená, že si to lidé koupí," říká Francesca Muston, hlavní předpovědní pracovnice ve WGSN. Příklady zahrnují trend viditelných kalhotek na mole v roce 2023 nebo předpovídaný trend podprsenek pro rok 2025 – u obou se očekávalo více kliknutí než skutečných prodejů. Navíc AI často nezohledňuje sezónnost, pokud na to není speciálně naprogramována. "Pokdatový analytik nerozumí módě, může špatně interpretovat trend jako ukončený, když se ve skutečnosti má vrátit příští rok," vysvětluje Zhou.
Zde se stává lidský úsudek nezbytným – k interpretaci příběhů, které AI často přehlíží. "Lidé dokážou lépe kontextualizovat nesourodé informace, spojovat souvislosti a rozpoznávat příležitosti pro budoucí trendy," říká Muston. Zhou souhlasí a dodává, že lidská odbornost je potřebná k identifikaci, kdy AI jde mimo nebo "halucinuje", aby zaplnila mezery v neúplných datových sadách.
Speciálně vytvořené AI modely, jako je ten od Daydreamu, si kladou za cíl poskytnout lepší základ tím, že se přizpůsobí osobním stylům uživatelů. Yamner z Daydreamu vzpomíná na reakce uživatelů při představování platformy: "Říkají: 'Zkusil jsem stejné vyhledávání na ChatGPT a dostal jsem hrozné výsledky.'" AI speciálně trénovaná na módních datech by teoreticky měla poskytovat relevantnější a přesnější poznatky. Daydream používá vlastní systém mapování značek k pochopení, jak jsou značky propojeny z hlediska stylu, estetiky a pozicování. V kombinaci s individuálními signály uživatelů to platformě umožňuje doporučovat značky, které působí jak relevantně, tak nečekaně – bez jakéhokoli vlivu reklamy nebo placeného umístění na výsledky.
**Programování vkusu**
I když je AI trénována se správnými daty, někteří pochybují, že se může vyrovnat lidskému vkusu. "Se správnými tréninkovými daty může AI přiblížit to, co jednotlivci dělají v určitých situacích, ale myslím, že bude vždy pozadu," říká jeden odborník. "Jako člověk jsou vaše vlivy z ulice, náhodná setkání a široká škála zdrojů – některé digitalizované a dostupné AI, a některé ne. Pochybuji, že všechny vlivy, které formují vkus, zejména pro někoho se silným estetickým cítěním, jsou AI okamžitě dostupné."
AI má také tendenci se zaměřovat na široké trendy, které dominují sociálním médiím nebo nákupním titulkům. Ale zajímavější jsou styly, které vznikají lokálně, a ty je pro AI těžší detekovat, poznamenává Zhou.
Programování AI tak, aby odpovídala specifickému stylu uživatele, se také může stát příliš úzkým a předpisovým, což omezuje objevování mimo obvyklé preference. "Pokud nemáte tisíc dolarů na tašku, neukážeme vám tu tisícovou tašku," říká Yamner. Přesto mnoho módních nadšenců bylo inspirováno ikonickými návrhy, jako byla balenciágovská taška City Nicolase Ghesquière z počátku 2000. let nebo Celine Phoebe Philo, i když si je tehdy nemohli dovolit. Ta inspirace stále záleží. Zatímco Daydream filtruje podle ceny pro nákupní záměr, může použít estetiku Philo jako signál k zobrazení kousků s podobnou atmosférou za dostupnější ceny – forma demokratizace důležitá pro platformu.
Podobně zaměření pouze na módní značky a trendy je omezující, protože osobní styl je často formován jinými kulturními oblastmi. Například předpovědi trendů WGSN se zlepšily, jakmile začaly sledovat odvětví jako potraviny a sport. "Lidé nenosí jen oblečení. Také jedí jídlo, bydlí v domě, používají kosmetiku a zapojují se do dalších oblastí, jako je spotřební elektronika nebo sport," říká Muston. Zaměření pouze na produkt znamená přehlédnutí mnoha faktorů, které trend pohánějí.
Někteří zakladatelé věří, že AI lze vyvinout tak, aby identifikovala "dobrý vkus" definovaný lidským vkladem. McCune z Cosmosu si myslí, že se AI může vkus naučit se správným programováním. Jeho cílem pro Cosmos je být "anti-slop platformou". "AI může podporovat kreativce v oblastech jako vyhledávání a doporučení," říká. Strojový tým Cosmosu vytvořil "estetický predikční model", který určuje, co uživatelé vidí. Byl trénován na obrázcích uložených prvními 10 000 beta uživateli – včetně návrhářů, kreativních ředitelů a architektů – spolu s "opravdu špatnými" datovými sadami použitými jako negativní vzorky. Nyní je každý nahraný obrázek hodnocen proti estetickému standardu stanovenému těmito vzorky.
"Nastavili jsme spodní práh a cokoli pod ním je ve vyhledávání a doporučeních upozaděno," vysvětluje McCune. Zdůrazňuje, že nejde o vnucování jediného vkusu, ale o zvýšení kvality. Vizuální kultura se stává jednotnější, ale Cosmos nezvýrazňuje pouze špičkový obsah. "Používáme to spíše jako základní filtr k odstranění odpadu a nízkokvalitního materiálu," vysvětluje. Strojové učení hrálo klíčovou roli v kurátorství Cosmosu, což je malá odpověď na Zhouinu kritiku 'špatných dat' v módě – ačkoli Cosmos se neomezuje pouze na módu.
Aplikace pro sdílení účtenek Selleb je také optimistická ohledně kombinace AI technologie s lidským dohledem. Spoluzakladatelky Chloe a Claire Lee vidí AI jako základní nástroj, který bude nakonec kontrolován lidmi. Uživatelé sdílejí účtenky nejen za módu, jak zakladatelky původně očekávaly, ale také za kavárny, dopravu, lety, potraviny a další. "Naší širší vizí je zmapovat všechny tyto různé produkty online a sledovat vkus každého napříč různými faktory, které se blíží zachycení té nepolapitelné stránky vkusu – něčeho, co stále považuji za těžké definovat," říká Claire.
Selleb zdůrazňuje důležitost mezikategoriových dat pro lepší pochopení vkusu, preferencí a stylu člověka. Noví uživatelé připojí svůj e-mail a odešlou tisíce účtenek. "Ty účtenky – kdy byly vytvořeny, do jakých kategorií spadají, kolik jsem utratil – o mně jako o nákupčím a mé jedinečné identitě hodně vypovídají," poznamenává Chloe. Uživatelé sledují to, co sestry nazývají jejich "vkusnými dvojníky": lidi s podobnými preferencemi napříč kategoriemi, na základě "grafu vkusu", který aplikace vytváří. Komplexní analýzou účtenek uživatelů může backendová AI identifikovat vzorce, které nejsou viditelné z veřejně dostupných online dat, což vede k personalizovaným módním a dalším doporučením.
**Ohlédnutí zpět**
AI předpovídá a identifikuje trendy na základě minulých dat, což znamená, že nemůže vidět za tyto vstupy, bez ohledu na to, jak pokročilá technologie se stane. "AI není skvělá s novinkami – a trendy často závisí na novinkách," říká Muston z WGSN.
Ve skutečnosti se styl a vkus lidí vyvíjejí s měnícím se kontextem a kulturními posuny, které AI nemůže předvídat. "Trendy jsou vysoce komplexní a pohybují se mnoha různými způsoby," vysvětluje Muston. "Jak často lidé říkali: 'Nikdy bych si neoblékl XYZ,' a silně se postavili proti trendu kvůli minulým asociacím? Přesto, když se ten trend objeví v novém kontextu, najednou se stane atraktivním." Pokud minulá data naznačují, že vzhled pravděpodobně selže, AI to vezme za bernou minci. Lidé však mohou zpochybnit kontext a rozpoznat, proč by comeback mohl být možný.
Zájem o určité značky nebo estetiku je často vyvolán náhodnými nebo statisticky nepravděpodobnými událostmi, které AI nemůže zohlednit, říká Madé Lapuerta z @DataButMakeItFashion. Uvádí nárůst zájmu o Van Cleef & Arpels loni v listopadu, kdy hráč Dodgers Miguel Rojas – který ani neměl nastoupit k pálce – odpálil zlomový homerun a vyhrál Světovou sérii. "Protože prediktivní modely poháněné AI se zcela spoléhají na minulé vzorce, nemohou předvídat budoucnost ani rozumět tomu, co bude rezonovat."
To je hlavní obava Lee ohledně používání AI k předpovídání trendů nebo změn vkusu. "Způsob, jakým AI 'předpovídá' trendy, není skutečně předpověď – pouze odráží to, co se děje teď," říká.
**Lidská výhoda**
Tato lidská výhoda je klíčová. Spoléhání AI na historická... Data ukazují, že AI dokáže identifikovat obsah na základě 'co', ale ne 'proč'. Jak říká Muston: "AI dokáže kodifikovat vkus, ale pouze syntetickým způsobem."
Thompson Ford souhlasí, že je to příliš imitativní. "Jedna věc je říct: 'Chci vypadat jako loňská kolekce Ralpha Laurena' – to by AI mohla zvládnout. Ale pokud chci vypadat jako letošní kolekce někoho, která ještě ani nebyla vytvořena, pochybuji, že AI dokáže to, co dělá návrhář, nebo co dělá stylový člověk."
I techno-optimisté jako McCune to zpochybňují. "Modely musí být ze své podstaty trénovány na něčem z minulosti," vysvětluje. "Lidé se mohou dívat dopředu a vytvářet nové trendy a estetiky. Modely budou vždy odrážet minulost – věřím, že pouze lidé se mohou skutečně dívat do budoucnosti."
Odborníci naznačují, že jediný způsob, jak by to AI mohla napodobit, je, pokud by získala vědomí – žhavě diskutovaná možnost – a ani to není jisté. McCune dodává: "Věřím, že generativní AI bude schopna kultivovat vkus a styl, ale bude to vkus a styl současnosti nebo minulosti. Nebude se dívat do budoucnosti a vytvářet nové věci, které budou působit trendy."
Lee, která je ohledně AI méně optimistická, souhlasí, že její neschopnost dívat se dopředu je hlavním omezením. Pro ni to znamená, že AI – bez vědomí – nikdy nevypěstuje skutečný vkus nebo styl. "Musíte jít ven, vidět, co lidé nosí, slyšet, o čem mluví, dívat se na filmy, poslouchat hudbu, dávat pozor na aktuální události a politiku," říká Lee. "To jsou věci, které formují módu a styl. Nejsou to jen šaty – je to vše o vás jako o člověku. Pokud spoléháte na AI, aby vám řekla, kdo jste, nikdy nebudete mít styl."
I kdyby AI jednoho dne získala vědomí a osvobodila se od lidského vkladu, stále by jí chyběla jedna věc: lidské tělo. Bez těla, ze kterého by operovala a které by oblékala, se kultivace vkusu a stylu zdá téměř marná. "Jedna věc, kterou AI nemá, je tělo," poznamenává Thompson Ford. "Je těžké si představit, že by AI vyvinula intuice, které pramení z pohybu světem ve vlastním těle a interakce s ostatními – kromě, opět, napodobování."
Lee souhlasí. "Jsem si jistá, že se to zlepší, ale AI nikdy nebude člověkem. Takže je nemožné, myslím, skutečně pochopit světové události a jak se přenášejí do módy," říká. "Dělám to deset let a někdy se i já mýlím nebo jsem v určitých věcech pozadu. Není možné, aby v tom byl robot někdy lepší než já."
**Často kladené otázky**
FAQs Může AI skutečně porozumět vkusu
Základní otázky
1 Co v tomto kontextu míníme vkusem?
Máme na mysli komplexní lidský zážitek chuti, který kombinuje vůni, chuť, texturu, teplotu a dokonce osobní vzpomínky a emoce. Je to více než jen chemická analýza.
2 Může AI ochutnávat jídlo jako člověk?
Ne, ne lidským zážitkovým způsobem. AI nemá vědomí ani subjektivní pocity. Nemůže si vychutnat jídlo nebo mít osobní preference. Místo toho analyzuje data o chuti.
3 Co tedy může AI dělat v souvislosti s chutí?
AI může zpracovávat obrovská množství dat – jako chemické sloučeniny v potravinách, recepty, recenze spotřebitelů a výsledky senzorických panelů – aby předpovídala chuťové profily, vytvářela nové kombinace receptů, optimalizovala potravinářské výrobky a doporučovala jídla, která by se vám mohla líbit.
4 Jak se AI učí o chuti?
Je trénována na datových sadách. Například jí může být ukázáno tisíce receptů označených chuťovými popisy nebo data spojující chemické struktury s vnímanými chutěmi. V těchto datech nachází vzorce, aby mohla dělat předpovědi.
5 Existují nějaké reálné příklady tohoto?
Ano. Společnosti používají AI k vývoji nových příchutí svačin, receptů na pivo nebo vytváření personalizovaných nutričních plánů. Aplikace jako společnosti s rostlinným masem používají AI k analýze molekulárních struktur, aby napodobily chuť a texturu masa.
Pokročilé praktické otázky
6 Jaké je hlavní omezení, které brání AI skutečně porozumět chuti?
Těžký problém vědomí a kvalia. Chuť je subjektivní zážitek z první osoby. AI může korelovat data, ale nemůže zažít pocit sladkosti nebo nostalgii, kterou chuť vyvolává. Postrádá ztělesněné subjektivní uvědomění.
7 Může AI zohlednit kulturní a osobní rozdíly v chuti?
Může se o to pokusit, ale je to výzva. Tréninkem na různorodých, kulturně specifických datových sadách se AI může naučit běžné preference v rámci skupin. Zachycení hlubokého osobního, emocionálního a kulturního kontextu za oblíbeným jídlem jednotlivce je však extrémně obtížné.
8 Jaké jsou výhody používání AI ve vědě o potravinách a vývoji?