#디토리안하찮은 일은 AI가, 사람은 더욱 창의적으로

[ 권혁민의 패션 디지털 트랜스포메이션 ]

 

하찮은 일은 AI가, 사람은 더욱 창의적으로

디자이너의 창의성을 돕는 백엔드 조력자

이성적 판단, 창의성을 높이기 위한 소싱처로 활용

 

“잡일은 기계가, 창의성은 인간이란 내용으로 이미지 만들어줘“에 대한 ChatGPT 생성 이미지


# 하늘 아래 새로운 것이 없으며 창조는 기존의 것을 분해해 재해석하면서 창조가 된다고도 한다. 

# 패션은 돌고 도는 것 같지만 그 시대에 맞는 감성이 추가되어 항상 새로움을 창조해 낸다.

# 패션은 인간이 가진 창의성을 잘 나타내는 대표적인 비즈니스라고 할 수 있다. 


패션을 아주 단순화하면 재료에 감(感)을 불어넣어 의(衣)를 해결하는 솔루션이다. 기업들은 이 솔루션에 근거해 수많은 브랜드를 만들어 내고, 시즌마다 신상품을 출시하고, 늘 새로운 트렌드를 만드는데, 그 근원은 인간의 무한하고, 끝없는 창조의 힘에서 비롯되고 있다.


# 감성 조직과 이성 조직, AI 활용 어디가 유리할까?


패션 비즈니스의 내부를 보면 감성 조직과 이성 조직의 연합 유기체이다. 마치 인간의 뇌가 좌뇌, 우뇌로 구분되어 이성 또는 감성을 각각 주도하는 것과 같다.


자원은 한계가 있으며 연속적인 브랜드가 되려면 효율적 운영은 반드시 필요하기에 치밀한 관찰, 조사, 분석등을 담당하는 이성적인 조직이 필요하다. 보통 상품 기획, 마케팅, 리서치팀, 자원 관리팀이 맡아 진행한다.


반면에 패션 트랜드에 새로움을 더하고 브랜드 컨셉을 창조하는 감성 조직이 있다. 디자이너는 패션 트렌드 안에서도 창의적이면서 차별화된 브랜드의 색을 더욱 분명히 할 때 브랜드는 영속할 수 있다.


이런 이성과 감성의 연합 유기체인 패션 비즈니스에 인공지능은 어떤 기여를 할 수 있을까 ?

이성을 지원할 방법은 이미 높은 수준으로 인공지능의 적용이 가능하다.

예를 들어 상품 기획을 위한 상품 수, 아이템 구성 비중, 아이템 내 세부 아이템의 구성 비중, 목표 매출, 가격 책정, 할인율에 따른 판매율 변화 예측, 특정 고객에 대한 교차 판매 상품 제안… 등 이 모든 부분은 인공지능의 인지, 예측 기능을 사용해 상당 부분 활용할 수 있다.

( 연재2 패션 ‘감’을 보완하는 AI 네비게이션 3 GPT가 패션비즈니스에 던진 강력한 한방을 참고 바란다 )


# 디자이너 창의성을 위한 백엔드 서포트


감성은 얼마 전 까지만 해도 대체할 방법이 없던 난공불락이었던 영역으로 보호됐다. 인공지능이 사람만큼 창의적인 일을 할 수 있을 것이라 믿는 사람은 많지 않았다. 하지만 최근에 이미지, 영상, 음악 등에서 놀라운 성능을 보여주면서 예술의 영역까지 인공지능의 영역이 확장되는 것을 보고 있다. 최근 1년 사이 빠른 속도록 인공지능이 다가온 것이다.

그렇다면 인공지능이 패션 감성의 최절정, ‘디자인’을 대체할 수 있을까?


패션 디자이너의 업무는 트렌드 조사부터 시작된다. 사진 출처 : 보그 런웨이 


하나의 패션 상품이 탄생하기까지 그 과정을 보면 우선은 하이엔드 브랜드 디자인, 예측 기관의 미래 트렌드 자료, 경쟁사 상품, 거리의 착장 등을 관찰, 조사, 분석하고 그런 기본적인 재료에서 영감을 얻어 디자인을 완성해 간다. 이런 기본(관찰, 조사, 분석)을 준비하는 것에 많은 인력과 자원이 들어간다.



필자는 이 부분에 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있다고 본다.

어떤 이는 인공지능이 인간을 대체한다는 막연한 두려움을 가지고 있다. 하지만 지금의 인공지능을 조금만 들여다본다면 적어도 아직은 아니다.


최근 핫 한 주인공인 GPT모델도 초기에는 스스로 학습하도록 설계가 되어 있지만 결국 사람의 피드백( RLHF : Reinforcement Learning with Human Feedback )을 통해 성능을 업그레이드시킨다. 결국 사람의 도움이 없으면 지금의 성능도 없는 것이다.


인공지능은 인간의 이성적이든, 감성적이든 그 능력을 높이는 쪽으로 지원하는 것이지, 대체하는 것은 아니다.

이미 이성적인 조직에서는 인공지능을 사용해 놀라운 성과를 보이는 성공사례가 많다. 이제 좀더 진전된 인공지능은 감성의 영역까지 돕도록 새로운 도구가 우리에게 주어진 것이다.


필자의 패션 인공지능 회사인 F&PLUS는 초기에는 이성을 돕는 인공지능 수단으로 CNN, NLP등을 활용해 패션 트랜드 예측 정보를 제공하는 서비스로 시작됐다. 최근 GPT 진보에 힘입어 감성 부분을 돕는 여러 서비스를 출시하고 있다.


크게 4가지 관점으로 생성형 인공 지능 서비스를 제안하고 있다.

자체 기획에 의한 개발 부분도 있지만 대부분 고객사의 요구와 문제해결에 집중해 개발하고 있으며. 그런 결과 아래와 같은 서비스가 제안되고 있다.


1. TPO별 패션

2. AI Design

3. Model 변형

4. AI Concept


[ 서비스 TPO별 패션 / AI Design  / Model 변형 ]

[ 서비스 : AI Concept ]


# 대체가 아닌 상호 작용 관계로 긍정적 성장


고객사들의 사례를 살펴보면 업무의 질을 높이기 위한 도구로 사용하고 있다. 인력을 핵심에 집중하도록 반복적이고, 효율이 작은 일은 인공지능을 활용해 대체하는 것이다.


그런 예로    

- TPO에 맞는 착장을 확인하기 위해 시장조사나 FGI 등의 방법은 많은 시간과 비용이 들지만 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다.

- 여러 중요한 패션의 정보 분석 결과를 이해하고 다시 디자인 초안을 잡고 완성해 가는 부분도 고단한 시간이 필요하다.

- 브랜드들 간에 서로가 경쟁사의 상품을 탐색하고, 그 안에서 본인 컨셉을 추가해 새로움을 창조하는 과정도 시장조사에서 해석하고 적용하는 것이 쉽지 않다.


그리고 각 단계마다 허드렛일도 만만치 않은 것이 패션의 이면이기도 하다. 이런 일을 적어도 인공지능이 생성의 기능을 통해 도울 수 있다.

 F&PLUS 한국형 서비스 : EVA 

 

신입이나, 연차가 낮은 직원이 해야하는 반복적인 일들을 인공지능이 대체하는 것 이것이 일의 질을 높이고, 패션 본업에 더 집중하도록 해서 완성물의 결과를 높여 브랜드를 영속시키는 것이 아닐까?


필자는 이렇게 정리한다.

생성형 지능은 새로움을 창조한다? 아니다. 아니 적어도 지금은 아니다! 생성형 지능은 인간이 새로움을 창조하도록 영감을 주는 재료를 제공한다.


<연재 순서>

1 빅데이터 축적의 힘 

2 패션 ‘감’을 보완하는 AI 네비게이션

3 GPT가 패션비즈니스에 던진 강력한 한 방

4 잡일은 기계가, 창의성은 인간이?

5 넥스트 패션 비즈니스?


권혁민 F&PLUS 대표

F&PLUS는 중국 상해에 2019년 창립, 5년차 '패션 AI 신생기업'으로 수집된 패션 빅데이터에 'AI 지식'인 CNN, NLP, GPT 로 패션 트렌드 예측과 플랫폼으로 AI 디자인을 지원하는 디지털 솔루션 전문 기업이다.


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