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雷达卡
人工智能入侵时装行业——
创造性与客观经验判断|谁主沉浮
印度电子商务网站Myntral的畅销T恤中有一“ 款的图案是橄榄色、蓝色和黄色色块。它并非人类设计的作品，而是计算机算法的成果。
准确的说，是两个算法的成果。第一个算法产生随机图案，当作是服装设计。第二个算法则将那些图案与Mytra的库存服装作对比。经过多次博弈较量，第一个算法制造出更好的图片，而第二个算法提高了判断图片和真实产品相似度的能力。
这一来回往复的过程，是人工智能实际应用的例子。其创造出的产品，据网站首席执行官阿南斯·纳拉亚南(Ananth Narayanan)介绍，“销售增长率达100%，成果喜人。”
服装设计是计算机算法改变时尚和零售行业的前沿阵地。使用人工智能以确定应该下架或重点推荐的产品，已经是司空见惯的作法。
时尚行业一贯排斥工人，现在它却成了人工智能改变公司人岗位的典型例证。受影响尤其明显的是寻找特定模式的工作，比如选择股票、诊断癌症。
“未来几年中，更多任务会由机器自动完成或因机器而扩张。”去年，《科学》杂志上的一-篇文章如此写道。该文作者是麻省理工学院经济学家埃里克·布莱恩约弗森(Erik Brynjolsson)和卡耐基梅隆大学计算机科学家汤姆·米切尔(TomMichell)。他们认为，被人工智能触及的工作不会彻底消失，而是会部分自动化。
时装行业展示了机器如何侵入了创造性比客观经验判断更重要的领域。直接受影响的是决定应该用哪些裙子、上衣和裤子填充商店库存的买手和商品企划人员。买手工作的关键之一就是凭借对潮流走向的精确把握，预测客户的喜好。“根据上月销售500双平底鞋的业绩，你会以为下月能卖出000双。”曾在在线零售商Outnet担任买手数年的克里斯蒂娜希罗卡(Krisina Shiroka)说，“但实际上，到那时人们可能已经不想买了。所以，你得减少采购。”
商品企划部门会根据买手的意见确定产品组合，比如凉鞋、球鞋和平底芭蕾鞋各自的数量，帮助公司实现销售目标。而现在，高度依靠算法而非买手能力来确定消费者喜好的时尚企业，虽然在业内占比不大，但成长非常迅速。
在线时尚服务Stitch Fix就是其中家。公司会给顾客寄多款服饰，供顾客选择留下或退回。公司会完善每一位顾客的档案细节，以确保寄送的产品符合顾客的个性化要求。
Stitch Fix的采购决定重度依赖算法的指引。或者说，没有算法，该网站可能都不会存在。那些算法会计算出，在未来数月里有多少顾客会处于某种特定状态(比如因为找到新工作而需要填充衣柜)，以及每种状态下顾客需要购买多少衣服。
作为年收人可能超过10万美元的高级公司人，买手和商品企划人员的未来因算法在行业内的崛起而蒙上阴影。善于使用算法和大数据的零售商倾向于只雇少数买手而为每个人分配更广泛类别的做法，部分原因是他们的产品选择较少依赖直觉。
Le Tote专注于提供女性服饰租赁及零售在线服务，每年的营业额达数亿美元。个由6人组 成的团队完成了公司所有品牌服装的采购。创始人之布雷特·诺阿特(BrettNorthart)说，公司使用的算法能够根据网站访客放进心愿单的产品数量和在线评分近期购买记录等因素确定加人库存的产品名单。
H&M集团高级分析及人工智能负责人阿蒂·泽加米(Arti Zeighami)表示，公司使用人工智能指导供应连决策，并非是取代人类买手和企划工作，而是为了帮助他们更好地工作。
据美国劳工统计局预测，未来10年批发和零售行业买手买手岗位将缩减2%，与之对比的是，总就业岗位标增长7%。其中部分原因是是复杂程度较低的工作可以实现完全自动化，如库存编目、无外观风格要来的商品采购等(例如汽车零部件)。
然而，机器至少在某个领域创造了就业，而非导致岗位减少。Bombfell和Stitch Fix等以邮寄方式进行销售的时尚行业企业扩充着公司的造型师队伍。造型师们会得到算法关于哪些服饰可能得到顾客青睐的建议，但最终将自行决定哪些会寄出去。
“如果在我问‘你对此感觉如何’时，他们回应得并不十分积极，我会记下来。”TrunkClub公司销售经理兼造型师哈德·卡尔莫斯诺(Jade Carmosino)说，Trunk Club是Stich Fix的竞争者，隶属于诺德斯特龙百货公司。
造型师们的角色，从更广泛的意义上看，是反映了在人工智能取代公司人工作的行业里，就业变化的趋势:雇佣更多人类员工，由他们连接机器和顾客。
比如由人工智能管理的外汇交易基金平台的创立者，EquBot公司首席执行官辛达·卡图瓦(Chida Khatua)预测，即便投资日益被算法掌管，资产管理行业反而可能雇佣更多金融顾问。
而且，这些工作最终也无法被自动化。“如果我是一名顾客， 正在解释我想要什么，必须有人类工作人员参与。”卡图瓦说，“毕竟，有时候我自己都不知道自己究竟想要什么。”
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