By MATT BURGESS, WIRED UK

줄리 본스타인(Julie Bornstein)은 2년간 구축 작업을 한 뒤, 2020년 3월에 인공지능(AI) 쇼핑 앱 ‘더 예스(THE YES)’를 출시했다. 그리고 코로나바이러스 확산세가 시작되면서 많은 소비자가 착용하는 의상이 달라졌다. 본스타인은 “지금 당장 더 예스의 사업 상황은 매우 안정적이다”라고 말했다. 코로나19 확산세는 운동복 바지와 재택근무 도중 착용하기 편안한 의상 수요가 높다는 사실을 의미했다. 그러나 백신 접종과 함께 더 자유로운 이동이 가능해지면서 패션 트렌드가 뒤바뀔 것으로 보인다.

더 예스는 소비자의 온라인 쇼핑 방식을 맞춤형으로 제공하고자 AI를 사용하는 새로운 유행과 함께 등장한 기업이다. 더 예스는 여러 브랜드와 유통업체의 웹사이트에 등록된 의상 제품을 끌어오고는 자체 앱 내 피드로 보여준다. 틴더(Tinder) 앱의 패션 버전이라고 생각할 수 있다. 앱에 등장한 의상이 마음에 든다면, ‘네’를 누를 수 있다. 반대로 앱에 등장한 의상에 크게 관심이 없다면, ‘아니오’를 누를 수 있다. 그러나 틴더와는 달리 시간이 AI와 머신러닝을 활용해, 시간이 지나면서 사용자 취향에 맞는 의상 추천 능력을 향상할 수 있다.

사용자가 누른 제품 선호 여부에 대한 답변 기록은 머신러닝 모델을 강화해, 각각의 상품 맞춤형 피드 정보 제공 능력을 강화하는 데 데이터를 제공하는 동시에 2회 이상 같은 제품이 추천되지 않도록 한다. 의류 구독 서비스 스티치 픽스(Stitch Fix)의 최고 운영 관리자였던 본스타인은 “AI는 단순히 소비자 행동을 이해하고, 그에 따라 행동할 뿐이다. 전자상거래에는 적절한 기반시설이 없다는 문제점이 있다. 전자상거래를 지원할 기술 스택을 재구축할 필요가 있다”라고 말했다.

신중한 과정을 거쳐 2년간 개발된 더 예스 앱은 기존 브랜드의 상품 데이터를 성공적으로 확보하고 표준화하는 시스템과 추천 알고리즘을 생성했다. 소비자가 앱을 설치할 때마다 더 예스 앱은 사용자에게 선호하는 제품과 선호하지 않는 제품을 파악하기 위한 일련의 질문을 한다. 이후, 추천 정보는 사용자가 본 제품에 따라 ‘네’ 혹은 ‘아니오’라는 답변으로 분류된다. 본스타인은 “소비자의 제품 관심도를 수백 가지 데이터 포인트로 구성한다”라고 말했다. 데이터 구성 정보에는 선호 브랜드와 가격대, 크기, 아이템 실루엣 등이 포함된다.

2020년 출시 후, 더 예스 앱의 추천 시스템에는 누적 700만 회가 넘는 ‘네’, ‘아니오’로 답변이 이루어진 데이터가 입력됐다. 본스타인은 더 예스가 10번째 알고리즘을 배포했다고 밝혔다. 그는 “더 예스는 각각의 사용자의 피드백을 기반으로 웹 순위를 평가한다”라고 말했다.
 
미국에서 서비스 운영 중이며, 영국에도 출시할 계획을 세우는 더 예스 외에도 여러 기업이 패션 업계에서 대대적인 변화를 도모하기 위해 AI를 구축하려 한다. 2020년 11월, 구글 클라우드 사업팀이 게재한 논문에 따르면, 유통업계는 수요 예측부터 고객 충성도 제도와 제품 맞춤 서비스 등 10가지 다른 사업 영역에 AI를 활용할 방안을 모색하는 상황이다. 인도 시장 조사 기관 메티큘러스 리서치(Meticulous Research)의 조사에 따르면, 유통업계에서 사용하는 AI는 2027년까지 총 190억 달러의 가치를 지닐 것이며, 많은 기업이 코로나19 상황을 AI 채택 속도를 높이기 위한 기회로 이용했다.

패션 유통업계는 AI의 도움을 받아 사업 효율성을 높이면서 제품 사진 촬영을 대체하고, 많은 소비자가 향후 구매하고 착용할 제품을 예측한다. 패션 스타트업 피네스(Finesse)는 AI를 사용해, 웹을 면밀히 검색하고는 다음 트렌드를 예측한다. 그리고, 알고리즘적 디자인을 활용하면서 25일 이내로 제품을 소량으로 생산한다. 피네스는 성별 구분이 없는 의상을 제작하는 데 3D 모델링 소프트웨어를 사용해, 샘플 생산 과정의 비용을 절감하면서 폐기물 발생량을 줄인다.

많은 사람이 의류 쇼핑을 위해 외출하지 못하거나 전혀 외출할 수 없는 상황이기 때문에 가상 피팅룸 운영에 필요한 기술 발전 속도가 빨라졌다. 코로나19 확산세 속에서 이스라엘 기업 지키트(Zeekit)는 AI를 사용해, 아소스(ASOS)와 메이시스(Macy’s), 아디다스 등 여러 브랜드가 가상 제품 사진을 등록하도록 했다. AI는 모델이든 자신의 사진을 앱에 등록하는 잠재적 고객이든 사람의 신체에 의상을 그리도록 한다.

미국 패션 기업 스타일스캔(StyleScan)의 현 CEO인 전직 모델 라리사 포스너(Larissa Posner)는 “스타일스캔의 알고리즘은 단 1초 만에 모델 한 명당 의상을 착용한 모습을 생성할 수 있다”라고 말했다. 스타일스캔은 사용자가 자신의 사진을 올리고, 사진에 신상 의류를 착용한 모습을 등록하도록 하는 가상 의상 착용 소프트웨어를 구축했다. 스타일스캔의 소프트웨어는 여러 유통업체가 수많은 모델에게 가상 의상을 착용하도록 활용하면서 적용 범위를 고객으로도 확대하기도 한다. 다양한 의상 구축 신경망은 인체 구조를 감지하고 의류 소재와 사진 속 인물의 움직임을 이해한다.

포스너는 “유통업체는 물리적 의상 사이즈 하나만 보내면 된다. 그 후, 유통업체는 백엔드 소프트웨어에 접근하고는 모든 모델이 가상으로 의상을 착용한 모습을 볼 수 있다”라고 말했다. 스타일스캔의 투자 기업 중에는 모델의 제품 착용 사진을 촬영하는 LA의 생산 스튜디오도 있다.

포스너는 스타일스캔이 연간 수익 1억 달러 이상을 기록하는 여러 브랜드와 협력하며, 모두 기존 앱에 스타일스캔의 기술을 추가한다고 밝혔다. 스타일스캔은 여러 앱에 작은 아이콘을 추가하고는 향후 구매할 수도 있는 의상을 가상으로 차용할 수 있는 기술을 지원하는 것을 목표로 한다. 또한, 가상 의상 착용실 기능으로 단순한 이미지만 제공하는 대신 짧은 영상으로 대체하기 위한 작업도 진행 중이다. 포스너는 “결과적으로 수많은 인플루언서가 디지털 의상을 착용하는 모습을 보게 될 것”이라고 말했다.

** 위 기사는 와이어드UK(WIRED.co.uk)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
The AI that fashion is using to reinvent itself