S自從Shein 成為世界上最受歡迎的線上購物目的地（價格看似無與倫比，有影響力的人在社交媒體上發布“拖運”視頻以炫耀他們購買的商品）以來，這家中國快時尚巨頭對其如何生產大量商品提出了質疑。答案是：人工智慧驅動的演算法使公司能夠捕捉客戶需求和興趣的變化，從而即時調整其供應鏈。據報道，Shein 在其線上平台上隨時列出多達 600,000 種商品，銷售給全球 220 多個國家和地區的客戶。

但該公司也因其在環境永續發展方面的不良記錄而長期受到審查，並於2023 年成為時尚界最大的污染者。製造工廠的工人報告稱，該公司的工人每天要進行75 小時的艱苦工作幾週才能滿足需求。

Shein 聲稱人工智慧也是解決這些問題的答案。在一月份在柏林舉行的零售會議上，Shein 全球策略和企業事務主管Peter Pernot-Day 解釋說，超過5,000 家Shein 供應商最近獲得了人工智慧軟體平台的存取權，以分析客戶偏好，然後公司利用這些資訊來生產小批量商品以即時匹配供應。 「我們正在使用機器學習技術以我們認為最前沿的方式準確預測需求，」彼得·佩諾特戴說。 “這樣做的最終效果是減少庫存浪費。”

Shein 並不是唯一一家宣揚人工智慧在改變快時尚業務方面的優勢的快時尚公司。包括 H&M 和 Zara 在內的許多競爭對手也轉向機器學習技術來分析銷售數據，並透過預測趨勢、追蹤庫存水準和降低營運成本來了解客戶需求。零售專家對生成式人工智慧的力量同樣樂觀：麥肯錫最近的一份報告表明，未來三到五年，人工智慧為服裝、時尚和奢侈品產業帶來高達 2,750 億美元的營業利潤。

麥肯錫高級合夥人、該報告的合著者 Holger Harreis 表示：“我們已經看到 GenAI 的使用給快時尚帶來了重大轉變。” Harries 補充道，從長遠來看，這可能會導致時尚界更加個性化的流程，「甚至達到顏色、款式和尺寸的準定制剪裁水平——所有這些都是由genAI 主導的流程提供的，人工幹預的重點是在哪裡人類增加了最大的價值。

然而，當 Shein 使用人工智慧來優化其供應鏈時，環境專家質疑這些聲稱的效率是否真正改善了結果。 「如果沒有強有力的道德、社會和環境標準，人工智慧很容易就會推動更快的生產和過度消費，」服裝影響研究所(Apparel Impact Institute) 主席劉易斯·帕金斯(Lewis Perkins) 表示，該研究所是一家衡量時尚產業氣候影響的全球非營利組織。

隨著消費激增，公司承諾減少浪費

歐洲環境署的研究顯示，作為全球第二大工業污染源，快時尚每年釋放12億噸碳排放，佔全球排放量的10%。但近年來，沒有一家公司像 Shein 一樣產生如此高的排放量。該公司的 2023 年永續發展報告記錄了去年的碳足跡為 1,670 萬噸，幾乎是前三年排放量的三倍。 Shein 的排放記錄也飆升至先前時尚界最大排放國 Zara，大約是 Nike、H&M 和 LVMH 等公司的兩倍。

Shein 由中國億萬富翁 Sky Xu 於 2008 年創立，在其市場上列出了近 60 萬種商品後，成為大流行期間在線購物的首選目的地。根據 EMARKETER 的研究，到 2022 年 11 月，它占美國快時尚銷售額的 50%。 Shein 報告稱，其 61% 的碳足跡來自其供應鏈，而 38% 來自將貨物從其設施運送到客戶的過程。光是 7 月份，Shein 就透過空運向客戶發送了約 90 萬個包裹。

永續發展報告也強調了該公司計劃如何減少排放。其中包括將生產中心移至離客戶更近的地方，啟動2.22 億美元的循環基金以促進紡織品到紡織品的回收，以及設定到2030 年減排25% 的目標。的置評請求，但發言人該公司最近告訴格里斯特，該公司正在增加美國倉庫的庫存，並使用貨船向客戶送貨。該公司還重申，人工智慧將進一步幫助減少浪費，並聲稱“我們不認為成長與永續發展是對立的。”

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有新的研究可以支持這些說法。新南威爾斯州氣候風險與應變研究所的研究發現，企業可以利用人工智慧驅動的氣候行動技術來分析其碳足跡，並制定策略來進行這些改進。

「簡而言之，人工智慧將改善企業的整個價值鏈，幫助它們避免、減輕或抵消其產品、服務或流程對環境的影響，」大衛·格蘭特（David Grant）說道，他與同事沙赫裡亞爾（Shahriar）共同撰寫了這項研究阿克特。格蘭特補充說，與人類相比，人工智慧可以更快、更準確地完成大部分工作。 「因此，對環境的好處，特別是在氣候變遷方面，遠遠大於其他方式所獲得的好處，」他說。

不過，該研究的作者仍然警告人工智慧在快時尚供應鏈中帶來的風險，特別是透過“過度消費、污染和剝削的惡性循環”，阿克特說，並指出Shein 預測需求和製造服裝的能力以“閃電般的速度”，這給工廠工人帶來了更大的壓力，要求他們更快地生產服裝。

演算法以受版權保護為基礎 工作

生成式人工智慧的風險並不僅限於供應鏈。新南威爾斯大學的阿克特補充說，該技術也容易侵犯版權並損害人類創造力的藝術品質。

今年 4 月，康乃狄克州藝術家兼設計師 Alan Giana 在紐約南區對 Shein 提起訴訟，指控該公司對人工智慧、機器學習和演算法的使用系統性侵犯了他的版權作品。訴狀援引了Shein 網站上未經許可或署名出現的藝術作品“Coastal Escape”，聲稱通過使用複雜的電子系統“通過算法在互聯網上搜索藝術家的流行作品”，“廣泛的版權侵權行為融入了業務” 。它還進一步指出，侵權行為可能會擴大到美國的“數千或數萬名其他人”

Shein 過去曾面臨數十起類似的設計竊盜訴訟。 2023 年 7 月，中國的三名平面設計師起訴 Shein 使用「秘密演算法」來識別趨勢並複製他們的設計。投訴甚至稱該公司的版權侵權行為非常嚴重，相當於「敲詐勒索」。作為回應，Shein 告訴 NBC，它“嚴肅”對待所有侵權指控：“當有效的知識產權權利人提出投訴時，我們會迅速採取行動，”它說。

新南威爾斯大學的Akter 表示，基於人工智慧的生成設計“可能會導致侵犯版權，並使公司陷入可疑境地”，並補充說，這也可能導致“算法單一文化”，迫使時尚公司依賴類似的演算法，並導致他們失去時尚零售中必要的創造力。此外，他表示基於人工智慧的行銷模式也可能導致演算法偏見延伸到種族、性別、性取向、社會階層、宗教和民族。

但儘管有這些風險，越來越多的品牌仍在人工智慧上投入大量預算。麥肯錫的哈雷斯對其優化生產和減少浪費的能力持樂觀態度，但他補充說，公司仍然面臨巨大的挑戰。 「為了讓技術增加價值，公司需要認識到，這不僅僅是技術的問題，還需要重新建構整個組織，」他說。

服裝影響研究所的珀金斯表示，人工智慧可以幫助帶來設計、生產和消費的系統性轉變，但前提是它「與負責任的商業實踐、透明的供應鏈以及減少整體影響的承諾相結合」。不難想像這會是什麼樣子。 Perkins 提到了 Made2Flow 等創新者，該公司使用人工智慧驅動的數據分析來衡量和優化整個時尚供應鏈的環境影響。同樣，Smartex.Ai 利用人工智慧來檢測和減少織物缺陷，從而減少材料浪費。

但帕金斯警告說，如果人工智慧僅用於加快生產並將更多產品推向市場，則可能「加劇過度消費」。 「在有明確證據表明人工智慧被用來真正減少時尚產業的環境足跡之前，我對這種模式實際上產生的積極影響持謹慎態度，」他說。