Acest articol face parte din seria Viitorul IA, care explorează modul în care inteligența artificială va modela industriile de modă și frumusețe.
La începutul acestui an, liderii din domeniul tehnologic au început să laude importanța gustului. În februarie, cofondatorul Y Combinator, Paul Graham, a prezis că „În epoca IA, gustul va deveni și mai important. Când oricine poate crea orice, marele factor de diferențiere este ceea ce alegi să creezi.” În aceeași lună, președintele OpenAI, Greg Brockman, a numit gustul „o nouă abilitate de bază”.
Pentru modă și multe alte domenii creative, ideea că gustul nu a fost întotdeauna esențial este absurdă. Cu toate acestea, conceptul de gust a fost amplificat și remodelat în era IA generativă, această formă mult dezbătută de judecată estetică devenind rapid un cuvânt la modă. „Fiecare companie vrea acum să vorbească despre gust. Fiecare gânditor de referință în tehnologie vrea să scrie un Substack despre gust”, spune Andy McCune, fondatorul platformei de inspirație vizuală Cosmos.
Această tendință servește la a arăta că managerii din IA nu sunt detașați de calitatea profund umană a gustului bun. Dar dacă gustul și stilul personal sunt inerent umane – cultivate prin experiențe cu cărți, filme și oameni – poate IA înțelege vreodată cu adevărat stilul personal al unui utilizator sau să-și dezvolte propriul simț al gustului? Aceasta este o întrebare crucială pentru modă, unde astfel de instincte influențează totul, de la designul vestimentar la recomandările de ținute, multe dintre acestea fiind deja alimentate de IA.
Unii din domeniul tehnologic sunt încrezători că este posibil. „Urăsc să vă spun acest lucru, dar probabil că nu aveți un gust mai bun decât IA”, a postat un șef de produs pe X. Un CEO din IA a glumit în mod similar: „Există o șansă bună ca IA să aibă idei mai bune decât noi în câțiva ani.”
Cei din afara bulei tehnologice sunt mai sceptici. „Gustul și stilul personal sunt lucruri pe care le dezvolți în timp și cu experiență din viața reală”, spune previzionista de tendințe Mandy Lee. „A nu avea puncte de contact cu lumea reală este antiteza construirii unui gust personal. Deci, orice discută ei, nu este același lucru cu gustul și stilul.”
Cumpărătorii rămân, de asemenea, neconvinși. În prezent, doar 3% dintre cumpărătorii chestionați de Vogue Business folosesc roboții de conversație cu IA pentru inspirație în modă, față de 57% care apelează la reviste (tipărite și digitale), urmate de street style (47%), bloguri de modă sau Pinterest (36%) și influenkeri (35%).
Stilul personal a fost mult timp o modalitate de a semnala aspirații și de a construi o identitate individuală în societate, spune Richard Thompson Ford, profesor la Stanford Law School și autor al cărții **Dress Codes: How the Laws of Fashion Made History**. Oamenii fac acest lucru împrumutând și combinând referințe din diverse aspecte ale vieții – de la diferite comunități la perioade istorice – folosind ca inspirație imagini familiare din artă, film, celebrități sau influenkeri. Gustul bun nu înseamnă a copia, explică Thompson Ford, ci mai degrabă „a cita mici părți dintr-un ansamblu familiar și a le pune împreună cu alte lucruri pentru a exprima ceva care, cel puțin pentru ei, este unic și individual.”
Pe măsură ce oamenii apelează din ce în ce mai mult la IA pentru descoperiri, aceasta ar putea remodela modul în care își dezvoltă stilul personal. Startup-urile de fashion-tech sunt optimiste în privința capacității IA de a simplifica procesul. Platforma de cumpărături cu IA Daydream își propune exact acest lucru. Utilizatorii săi nu sunt neapărat pasionați de moda de lux, spune cofondatoarea Lisa Yamner. „Oamenii care ne găsesc sunt mai degrabă orientați spre nevoi; este mai mult pasiune pentru modă decât genul 'arată-mi ultima colecție Loewe'.”
Având în vedere că aproape jumătate dintre respondenții la sondaj menționează numărul copleșitor de opțiuni ca fiind cea mai mare provocare la cumpărături, rolul IA în selecție și simplificare ar putea deveni și mai semnificativ. Deoarece 45% dintre utilizatori se concentrează pe a-și crea ținute din garderoba existentă și pe a găsi stiluri în bugetul lor, nu este surprinzător că peste o treime (36%) ar lua în considerare utilizarea unui instrument de IA pentru a descoperi tendințele pentru sezonul viitor. Dar poate IA înțelege cu adevărat gustul și stilul suficient de bine pentru a egala abilitățile curatoriale umane?
Veteranii industriei sunt sceptici. Lee, care are o experiență de un deceniu în previziunea și analiza tendințelor, crede că munca ei ar suferi dacă s-ar baza pe IA, deoarece aceasta nu are înțelegerea evenimentelor culturale și a influențelor care modelează preferințele în modă. „Cu tehnologia actuală, IA nu poate înțelege pe deplin cum evenimentele, factorii socioeconomici, finanțele și politica mondială impactează tendințele și moda”, explică ea. „Când privești dincolo de estetică, acestea sunt ceea ce conduce cu adevărat tendințele. Nu este doar despre modă – este tot ceea ce o înconjoară.”
Deci, poate IA înțelege vreodată cu adevărat aceste dinamici din lumea reală?
**Limitările Intrărilor**
Cea mai mare provocare a IA în a oferi rezultate cu gust stă în intrările sale. IA depinde de seturi de date, iar motoarele generice de IA adună cantități vaste de date de pe internet, care pot fi zgomotoase și nefiltrate. Chiar și instrumentele de IA construite special pentru modă se confruntă cu dificultăți, deoarece seturile de date legate de modă sunt adesea insuficiente, conform lui Yilu Zhou, profesor asociat la Fordham Business School, care lucrează la intersecția dintre modă și IA din 2013.
Cercetările timpurii ale lui Zhou au relevat că taxonomia modei este slab standardizată. „Fiecare designer vorbește o limbă diferită. Pot avea două designuri foarte asemănătoare, dar le descriu în termeni complet diferiți – uneori intenționat”, spune ea. Limbajul de branding încorporat în descrierile produselor – cum ar fi descriptorul „efect de sticlă” al lui Haider Ackermann pentru o sacou din plastic transparent – reprezintă un obstacol semnificativ pentru IA în a prezice și interpreta cu exactitate tendințele modei. Zhou subliniază că standardizarea datelor este primul pas către crearea unei IA utile. „Altfel, IA se va baza pe date părtinitoare, ducând la rezultate părtinitoare și fără sens.”
Experții notează, de asemenea, că datele pe care se bazează IA pot fi înșelătoare, mai ales în modă. „Ceva poate deveni viral pe rețelele sociale, generând multe distribuiri, dar asta nu înseamnă neapărat că oamenii îl vor cumpăra”, spune Francesca Muston, director de previziune la WGSN. Exemplele includ tendința chiloțelilor vizibili de pe podium din 2023 sau tendința prevăzută pentru sutiene în 2025 – ambele s-au așteptat să genereze mai multe clicuri decât vânzări reale. În plus, IA adesea nu ține cont de sezonalitate decât dacă este programată special pentru asta. „Dacă un analist de date nu înțelege moda, ar putea interpreta greșit o tendință ca fiind dispărută când de fapt este programată să revină anul viitor”, explică Zhou.
Aici devine esențială judecata umană – pentru a interpreta poveștile pe care IA le ratează adesea. „Oamenii pot contextualiza mai bine informații disparate, face legături și recunoaște oportunități pentru tendințe viitoare”, spune Muston. Zhou este de acord, adăugând că este nevoie de expertiza umană pentru a identifica când IA se abate de la cale sau „halucinează” pentru a umple golurile din seturile de date incomplete.
Modelele de IA construite cu un scop specific, precum cel al Daydream, își propun să ofere o bază mai bună prin alinierea la stilurile personale ale utilizatorilor. Yamner de la Daydream își amintește reacțiile utilizatorilor la introducerea platformei: „Ei spun: 'Am încercat aceeași căutare pe ChatGPT și am obținut rezultate groaznice'.” IA antrenată special pe date de modă ar trebui, teoretic, să ofere perspective mai relevante și precise. Daydream folosește propriul sistem de mapare a brandurilor pentru a înțelege cum se conectează brandurile în termeni de stil, estetică și poziționare. Combinat cu semnalele individuale ale utilizatorilor, acest lucru permite platformei să recomande branduri care par atât relevante, cât și neașteptate – fără ca publicitatea sau plasarea plătită să influențeze rezultatele.
**Programarea Gustului**
Chiar dacă IA este antrenată cu datele corecte, unii se îndoiesc că poate egala gustul uman. „Cu datele de antrenament potrivite, IA ar putea aproxima ceea ce fac indivizii în anumite situații, dar cred că va rămâne întotdeauna în urmă”, spune un expert. „Ca persoană, influențele tale vin de pe stradă, din întâlniri întâmplătoare și dintr-o gamă largă de surse – unele digitalizate și disponibile pentru IA, altele nu. Mă îndoiesc că toate influențele care modelează gustul, mai ales pentru cineva cu un simț estetic puternic, sunt imediat accesibile pentru IA.”
IA tinde, de asemenea, să se concentreze pe tendințe largi care domină rețelele sociale sau titlurile despre cumpărături. Dar mai interesante sunt stilurile care apar local, pe care IA le detectează mai greu, notează Zhou.
Programarea IA pentru a se potrivi stilului specific al unui utilizator poate deveni, de asemenea, prea îngustă și prescriptivă, limitând descoperirea dincolo de preferințele obișnuite. „Dacă nu ai o mie de dolari de cheltuit pe o geantă, nu-ți vom arăta geanta de o mie de dolari”, spune Yamner. Cu toate acestea, mulți pasionați de modă au fost inspirați de designuri iconice precum geanta Balenciaga City a lui Nicolas Ghesquière de la începutul anilor 2000 sau Celine a lui Phoebe Philo, chiar dacă nu și le puteau permite atunci. Acea inspirație contează în continuare. În timp ce Daydream filtrează după preț pentru intenția de cumpărare, poate folosi estetica lui Philo ca semnal pentru a evidenția piese cu o vibrație similară la prețuri mai accesibile – o formă de democratizare importantă pentru platformă.
În mod similar, concentrarea doar pe branduri și tendințe de modă este limitativă, deoarece stilul personal este adesea modelat de alte domenii culturale. De exemplu, predicțiile de tendințe ale WGSN s-au îmbunătățit odată ce au început să urmărească industrii precum alimentația și sportul. „Oamenii nu poartă doar haine. Ei și mănâncă, trăiesc într-o casă, folosesc cosmetice și interacționează cu alte domenii precum tehnologia de consum sau sportul”, spune Muston. Concentrarea doar pe produs înseamnă a rata o mare parte din ceea ce alimentează o tendință.
Unii fondatori cred că IA poate fi dezvoltată pentru a identifica „gustul bun” așa cum este definit de inputul uman. McCune de la Cosmos crede că IA poate învăța gustul cu programarea potrivită. Scopul său pentru Cosmos este de a fi o „platformă anti-prostii”. „IA poate sprijini creativii în domenii precum căutarea și recomandarea”, spune el. Echipa de învățare automată a Cosmos a construit un „model de predicție estetică” care determină ce văd utilizatorii. A fost antrenat pe imaginile salvate de primii 10.000 de utilizatori beta – inclusiv designeri, directori creativi și arhitecți – împreună cu seturi de date „foarte proaste” folosite ca mostre negative. Acum, fiecare imagine încărcată este notată în raport cu standardul estetic stabilit de aceste mostre.
„Am stabilit un prag de jos, iar orice este sub el este depriorizat în căutări și recomandări”, explică McCune. El subliniază că nu este vorba despre impunerea unui singur gust, ci despre ridicarea calității. Cultura vizuală devine tot mai uniformă, dar Cosmos nu evidențiază doar conținutul de top. „Îl folosim mai mult ca un filtru de bază pentru a elimina gunoiul și materialele de calitate scăzută”, explică el. Învățarea automată a jucat un rol crucial în selecția Cosmos, oferind un răspuns la scară mică la critica lui Zhou asupra „datelor proaste” din modă – deși Cosmos nu se limitează la modă.
Aplicația de partajare a chitanțelor Selleb este, de asemenea, optimistă cu privire la combinarea tehnologiei IA cu supravegherea umană. Cofondatoarele Chloe și Claire Lee văd IA ca un instrument de bază care va fi în cele din urmă revizuit de oameni. Utilizatorii împărtășesc chitanțe nu doar pentru modă, așa cum se așteptau inițial fondatoarele, ci și pentru cafenele, transport, zboruri, alimente și altele. „Viziunea noastră mai largă este să cartografiem toate aceste produse diferite online și să urmărim gustul fiecăruia pe diverși factori care se apropie de a captura acel aspect evaziv al gustului – ceva care încă cred că este greu de definit”, spune Claire.
Selleb subliniază importanța datelor inter-categorii pentru a înțelege mai bine gustul, preferințele și stilul unei persoane. Noii utilizatori își conectează e-mailul și trimit mii de chitanțe. „Acele chitanțe – când au fost făcute, în ce categorii se încadrează, cât am cheltuit – dezvăluie multe despre mine ca și cumpărător și despre identitatea mea unică”, notează Chloe. Utilizatorii urmăresc ceea ce surorile numesc „dublele lor de gust”: persoane cu preferințe similare pe categorii, pe baza „graficului gustului” pe care aplicația îl construiește. Analizând chitanțele utilizatorilor în mod cuprinzător, IA din backend poate identifica modele care nu sunt vizibile din datele online disponibile public, ducând la recomandări personalizate de modă și nu numai.
**Privind Înapoi**
IA prezice și identifică tendințe pe baza datelor trecute, ceea ce înseamnă că nu poate vedea dincolo de aceste intrări, indiferent cât de avansată devine tehnologia. „IA nu este grozavă cu noutatea – iar tendințele depind adesea de noutate”, spune Muston de la WGSN.
În realitate, stilul și gustul oamenilor evoluează odată cu schimbările de context și schimbările culturale pe care IA nu le poate anticipa. „Tendențele sunt extrem de complexe și se mișcă în multe moduri diferite”, explică Muston. „De câte ori au spus oamenii 'Nu aș purta niciodată XYZ' și s-au opus ferm unei tendințe din cauza asociațiilor trecute? Cu toate acestea, când acea tendință reapare într-un context nou, devine brusc atractivă.” Dacă datele trecute sugerează că o look este probabil să eșueze, IA va lua asta la valoarea nominală. Oamenii, însă, pot pune la îndoială contextul și pot recunoaște de ce o revenire ar putea fi posibilă.
Interesul pentru anumite branduri sau estetici este adesea declanșat de evenimente aleatorii sau statistic improbabile pe care IA nu le poate lua în calcul, spune Madé Lapuerta de la @DataButMakeItFashion. Ea citează o creștere a interesului pentru Van Cleef & Arpels în noiembrie trecut, când jucătorul Dodgers Miguel Rojas – care nici măcar nu trebuia să bată – a realizat un home run care a schimbat cursul jocului, câștigând World Series. „Deoarece modelele predictive bazate pe IA se bazează în întregime pe modelele trecute, ele nu pot prevedea viitorul sau înțelege ce va rezon.”
Aceasta este principala preocupare a lui Lee cu privire la utilizarea IA pentru a prezice tendințe sau a anticipa schimbări în gust. „Modul în care IA 'prezice' tendințe nu este cu adevărat predicție – doar reflectă ceea ce se întâmplă acum”, spune ea.
**Avantajul Uman**
Acest avantaj uman este crucial. Dependența IA de istoric... Datele arată că IA poate identifica conținutul pe baza „ce”, dar nu a „de ce”. După cum spune Muston, „IA poate codifica gustul, dar doar într-un mod sintetic.”
Thompson Ford este de acord că este prea imitativ. „Este una să spui 'Vreau să arăt ca colecția Ralph Lauren de anul trecut' – IA s-ar putea descurca cu asta. Dar dacă vreau să arăt ca colecția cuiva din acest an care nici măcar nu a fost creată încă, mă îndoiesc că IA poate face ceea ce face un designer sau ceea ce face o persoană stilată.”
Chiar și tehnoptimistul McCune se îndoiește de acest lucru. „Prin natura lor, modelele trebuie antrenate pe ceva din trecut”, explică el. „Oamenii pot privi înainte și pot crea noi tendințe și estetici. Modelele vor reflecta întotdeauna trecutul – cred că doar oamenii pot privi cu adevărat în viitor.”
Experții sugerează că singurul mod în care IA ar putea imita acest lucru este dacă ar dobândi conștiință – o posibilitate puternic dezbătută – și nici asta nu este sigur. McCune adaugă: „Cred că IA generativă va putea cultiva gust și stil, dar va fi gustul și stilul prezentului sau trecutului. Nu va privi în viitor și nu va crea lucruri noi care să pară la modă.”
Lee, care este mai puțin optimistă cu privire la IA, este de acord că incapacitatea ei de a privi înainte este o limitare majoră. Pentru ea, aceasta înseamnă că IA – fără conștiință – nu va cultiva niciodată gust sau stil real. „Trebuie să ieși afară, să vezi ce poartă oamenii, să auzi despre ce vorbesc, să te uiți la filme, să asculți muzică, să fii atent la evenimentele și politica actuală”, spune Lee. „Acestea sunt ceea ce modelează moda și stilul. Nu sunt doar hainele – este totul despre tine ca persoană. Dacă te bazezi pe IA să-ți spună cine ești, nu vei avea niciodată stil.”
Chiar dacă IA ar dobândi într-o zi conștiință și s-ar elibera de inputul uman, i-ar lipsi încă un lucru: un corp uman. Fără un corp din care să opereze și pe care să-l îmbrace, cultivarea gustului și a stilului pare aproape zadarnică. „Singurul lucru pe care IA nu-l are este un corp”, notează Thompson Ford. „Este greu de imaginat că IA să dezvolte intuițiile care provin din a te mișca prin lume în propriul tău corp și a interacționa cu alții – decât, din nou, prin imitație.”
Lee este de acord. „Sunt sigură că se va îmbunătăți, dar IA nu va fi niciodată umană. Așadar, este imposibil, cred, să înțelegi cu adevărat evenimentele mondiale și cum se traduc în modă”, spune ea. „Fac asta de zece ani și uneori chiar și eu greșesc sau rămân în urmă cu anumite lucruri. Nu există nicio șansă ca un robot să fie vreodată mai bun la asta decât mine.”
**Întrebări Frecvente**
Întrebări frecvente: Poate IA înțelege cu adevărat gustul
Întrebări de Nivel Începător
1. Ce înțelegem prin gust în acest context?
Înțelegem experiența umană complexă a gustului, care combină miros, gust, textură, temperatură și chiar memorie personală și emoție. Este mai mult decât o simplă analiză chimică.
2. Poate IA gusta mâncarea ca un om?
Nu, nu în modul experiențial uman. IA nu are conștiință sau sentimente subiective. Nu poate savura o masă sau avea o preferință personală. În schimb, analizează date despre gust.
3. Deci, ce poate face IA în legătură cu gustul?
IA poate procesa cantități masive de date – cum ar fi compușii chimici din alimente, rețete, recenzii ale consumatorilor și rezultatele panourilor senzoriale – pentru a prezice profile de aromă, a crea noi combinații de rețete, a optimiza produse alimentare și a recomanda feluri de mâncare care ți-ar putea plăcea.
4. Cum învață IA despre gust?
Este antrenată pe seturi de date. De exemplu, i se pot arăta mii de rețete etichetate cu descriptori de aromă sau date care leagă structurile chimice de gusturile percepute. Găsește modele în aceste date pentru a face predicții.
5. Există exemple reale ale acestui lucru?
Da. Companiile folosesc IA pentru a dezvolta noi arome de snack-uri, rețete de bere artizanală sau pentru a crea planuri de nutriție personalizate. Aplicații precum companiile de carne pe bază de plante folosesc IA pentru a analiza structurile moleculare pentru a imita gustul și textura cărnii.
Întrebări Avansate / Practice
6. Care este principala limitare care împiedică IA să înțeleagă cu adevărat gustul?
Problema dificilă a conștiinței și a caliei. Gustul este o experiență subiectivă de primă persoană. IA poate corela date, dar nu poate experimenta senzația de dulce sau nostalgia pe care o evocă o aromă. Îi lipsește conștientizarea subiectivă încorporată.
7. Poate IA ține cont de diferențele culturale și personale în gust?
Poate încerca, dar este o provocare. Prin antrenarea pe seturi de date diverse, specifice cultural, IA poate învăța preferințe comune în cadrul grupurilor. Cu toate acestea, captarea contextului personal, emoțional și cultural profund din spatele mâncării preferate a unui individ este extrem de dificilă.
8. Care sunt beneficiile utilizării IA în știința și dezvoltarea alimentară?