綜合軟體解決方案供應商Polytropon共同創辦人兼執行長Leslie Riley，針對時尚產業如何利用人工智慧，以及Chat GPT與生成式AI（Generative AI）等相關軟體來簡化生產流程進行探討。

時尚產業正經歷一場革命，而這場變革的核心就是人工智慧（AI）。Riley認為，人工智慧已獲廣泛採用及接受，從Chat GPT平台在短短五天內便獲得100萬名用戶這點就可得知，而Spotify及Instagram等應用程式則不然。

渠表示，現在人工智慧領域的參與者眾多，無論通用平台或專業平台皆是如此。

特徵辨識與預測

「透過人工智慧實現的第一件事就是特徵辨識」，Riley表示。「特徵辨識成為我們手機的一部分已有4~5年了。它自我們的影像中提取內容並進行分類，甚至可以在手機上搜尋我們的影像」。

例如，在時尚領域，特定領域的人工智慧如何取得與影像中服裝相關的特徵。一旦它識別出什麼，就可以根據視覺推斷並得出結論。

事實上，企業正使用人工智慧自織物的掃描圖像中推斷出物理特性。Riley建議，這些物理特性可以應用於3D模型製造。而圖像的特徵與推論有助進行預測。

Riley指出，人工智慧在趨勢預測及銷售預測方面非常強大。她認為，企業已經在使用這種技術，因為當你親臨店面購物甚至在網上購物時，就會出現個人化推薦。之所以能做到這點，是因為平台啟用了機器人，這些機器人會記錄這些選擇並據此量身訂製建議。

但人工智慧在時尚界的應用並不止於此。人工智慧在製造與供應鏈中也有顯著的應用，特別是用於預測、檢查、連接上游至下游及供應商至買方，在優化及倉庫商品移動方面亦有突出應用。

利用生成式人工智慧打造未來時尚

生成式人工智慧是這場人工智慧革命最重要的技術，這是一項根據特定標準產生圖像及設計的技術。無論是特定膚色或髮型的類人臉孔，生成式人工智慧皆能做到。

Riley表示，如果你有個數位化產品，並將其與生成式人工智慧結合起來，就可以展示成品了。

除生成臉孔或人類之外，人工智慧還可以根據時尚、預測及當前趨勢來產生服裝設計、版型、長度、顏色、陰影等方面的任何內容。它甚至可在網路上檢索，找出當季流行趨勢。這就是我們現在的狀態」。

Riley引用麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）職業資料庫數據強調，2017年，人們對生成式人工智慧何時能實現人類水準的創造力提出質疑，並假設在2030年至2045年左右看到平均水準的創造力。然而，今年的數據顯示，我們的人工智慧創造力已達中級水準。

然而，要達到Riley分享的創造力水準，我們需要探索與培養這些技能。她提出一些重要的問題，例如，如何讓人工智慧產生我們心中所想的東西？如何達到我們想要的創造力？

 

在她看來，答案在於建立、探索及建立正確的合作關係。

似乎在這個人工智慧驅動轉型的時代，時尚產業不單只是擁抱了這項技術，亦擁抱了無限創造力。隨著人工智慧的不斷發展，時尚創新的潛力也在不斷增加。