时尚界岗位危机？！亚马逊将以AI算法取代造型师与设计师

8月28日报道

亚马逊算不上高端时尚的代名词，但是说到利用当下时髦的AI算法来取代造型师和设计师时，这家公司或许走在了最前沿。

这家公司的研究人员目前正在研究多种机器学习系统，这些系统可以在发现、回应甚至塑造最新流行趋势等方面提供优势。这些工作可以让亚马逊和其他公司在其他零售领域提高趋势跟踪能力——比如，基于社交媒体上分享的产品来向用户推荐产品。当然，这也可以帮助亚马逊扩展服装业务，乃至独霸该领域。

“亚马逊等公司如今正全力推进对全球时尚变化的了解，”康奈尔大学教授卡维塔·巴拉说，“这彻底改变了时尚领域。”上周，巴拉参加了亚马逊组织的机器学习和时尚研讨会。

许多具有前瞻性的零售商已经开始使用诸如Instagram和Pinterest等社交网络来跟踪最新潮流趋势并迅速做出反应。像订阅服务创业公司Stitch Fix已经开始基于用户偏好和社交媒体活动来进行个性化推荐。

与此同时，亚马逊正在努力加强其服装业务，开发自己的服装品牌，为产品投资高质量的摄影并推出了Prime Wardrobe——让消费者先试衣服后购买的服务。公司的Echo Look应用甚至还能对你的造型给予反馈建议。

但是亚马逊似乎并不满足于此。比如，一群位于以色列的亚马逊研究人员开发了一款机器学习，通过分析附加到图像上的几个标签，可以推断出特定的外观是否被视为时尚。可以想象，该软件将能够为调整提供时尚反馈和建议。这项工作非常具有创新意义，因为通常情况下，计算机需要大量的标签才能从视觉信息中进行学习。但是在实际情况中，上传到Instagram上的图像也许只有一个标签。

并且，Lab126——位于旧金山的研究中心——的亚马逊团队已经开发了一种算法，可以从图像中学习特定的时尚风格，然后从头开始生产具有类似设计风格的新产品——基本上就是一个简单的AI时尚设计师。虽然该方法还很原始且远不能投入实际使用，但至少昭示了未来的可能性。

这项工作采用了一种被称为生成性对抗网络（GAN）的尖端工具。它由两个深度神经网络组成，同时运行从原始数据中有效学习。GAN通过查看大量实例来内在化特定风格的各种属性，然后将这种风格应用到已有的服装物品上。生成性对抗网络由Google Brain团队的一名研究人员开发，如今已是机器学习领域的热门话题。

这两个项目都在亚马逊组织的研讨会上揭晓。该研讨会聚集了大多数探索机器了解潮流趋势可能性的学术研究人士。对于上述两个项目，亚马逊拒绝评论。

部分研究人员在研讨会展示了如何开发跟踪时尚趋势的技术可以更深入地了解人类行文。巴拉和她的同时正使用从Instagram上收集到的信息作为人类学研究的一种方式。“我们试图了解人们的日常生活方式，”她说，“在人类历史上，如此之多的视觉记录史无前例。”

其他人则在探索可以直接影响人们衣橱的创意。一组来自伊利诺伊香槟分校的研究小组展示了一组用于识别关注时尚的社交网络账户算法。另一组来自印度服装网站Myntra的团队则展示了一个程序，可以从他或她以往的购买记录中推测出其针对特定服装的准确个人尺寸。

马里兰大学教授蒂姆·奥茨介绍了一个可以将特定时尚风格从一件衣服转移到另一件上的系统细节。他认为，这种方法或可以用于从零开始设计新的服装。“你可以根据你的衣橱来训练算法，告诉它我想把这件外套或者那条裤子变成适合我风格的样子，”奥茨说。

当然，时尚设计师们不用过早担心自己的事业。奥茨和其他人指出，机器引领时尚潮流可能还需要很长一段时间。“人们可以在音乐、时尚、影视等领域尽情发挥创造，”奥茨说，“但至少到目前为止，还没有机器能够创造出能够引起人类切实共鸣的真正全新的音乐和时尚风格。”

话虽没错，但杰夫·贝索斯显然对超时尚的算法十分满意。