如何人工智能改变在线购物体验

生成性人工智能（AI）已成为在线购物领域的重要参与者。企业利用人工智能不仅简化流程，还革命性地改变了产品的开发、营销和销售方式。然而，最大的疑问仍然是：人工智能是否真正改善了我们的购物体验？为了探讨这个问题，The Verge 的米娅·佐藤深入研究了 AI 驱动的购物平台和工具，包括与 AI 时尚品牌 Finesse 的试衣环节，同时测试相关的 AI 驱动的电子商务工具。让我们详细解读这一迷人的旅程。

人工智能在在线购物中的日益重要性

电子商务领域的公司现在在几乎每一个环节中都部署人工智能。从产品创造到客户互动和销售协助，人工智能被认为是开启新效率和新体验的关键。

例如：

eBay 允许其卖家自动生成产品描述。
亚马逊 部署了“一键适配”功能，帮助用户选择合适的服装尺码。
Shopify，作为电子商务生态系统中的巨头，提供 AI 工具来编辑产品图片和撰写网站文案。
甚至 Levi's 也试验（尽管颇具争议地）使用 AI 生成模特，以增加代表性和多样性，而无需真正聘用新人才。

据卖家和平台称，这些工具简化了操作，并允许更快、更详细的产品列表。从理论上讲，人工智能在这里为双方提供服务：卖家用更少的资源展示精美的产品页面，而买家享有更无缝的购物体验。但这一假设在实践中到底有多准确？

人工智能对在线购物工具的重大影响从这里开始。

AI驱动的时尚品牌：Finesse

其中一个耀眼的例子，或者说是使用 AI 进行电子商务的实验原型，就是 Finesse，这是一家利用数据识别和制造时尚服装的 AI 驱动时尚品牌。Finesse 成立于 2021 年，标榜自己为第一家真正 AI 驱动的时尚品牌。其专有算法从社交媒体平台和评论区抓取数据，以确定趋势，收集用户情绪，并预测生产多少库存，旨在避免传统时尚中浪费的过度生产。

他们的网站体验本身就是非真实与高度策划的混合体。许多展示的设计是 3D 渲染，严重依赖于数字时尚概念而不是实际服装测试。从重新构思的名人造型，例如泰勒·斯威夫特的格莱美奖服装，到来自 TikTok 流行趋势的服装，Finesse 实际上的是将互联网的时尚梦想回收，转化为可购买的产品。

但是，这一系统并非没有问题。虽然 Finesse 自豪于预测买家的需求，但其平台上的缺货项目却表明其算法预测存在缺陷。例如，尽管声称拥有精确的库存控制，但在米娅的试穿环节中，一些更受欢迎的设计却缺货。这引发了对其人工智能方法有效性的质疑。

Finesse 宣称全面利用人工智能进行趋势建模和服装生成。

生成性人工智能在零售中的更广泛影响

时尚并非是生成性人工智能留下足迹的唯一行业。在在线零售的多个领域，AI 生成的内容已司空见惯——有时甚至是误导性的。例如，在以视觉为主的平台如 Instagram，编织灵感图片常常流传，这些图片显然是 AI 生成的。

同样，在像 DoorDash 这样的食品送货平台上，许多餐厅图片显示的菜肴并非真实照片，而是数字渲染。这些错误的呈现会使消费者对他们正在购买的商品产生困惑，无论是看似完美的餐点，还是不真实的手工模式。

Etsy 和亚马逊等电子商务平台也面临挑战。卖家经常发布 AI 操控过的产品照片，如宠物毛衣，创造出可能与实际不符的预期。然而，这些列表仍然能够产生销售——证明数字渲染在战略上与真实内容并列时，能多么轻易地操控消费者的信任。

某些 AI 生成的零售内容在专业人士眼中显得“明显不对”。

我们的 Finesse 商品：开箱和试穿

这里是最受期待的部分——实际开启来自 Finesse AI 影响的系列服装并试穿。根据米娅的说法，虽然一些物品在视觉上与网站上所宣传的相符，但显著的问题迅速浮现。

例如：

靴子： 这些“可转换”的靴子在网上看起来很有前途，但在现实中显得不实际。扣件的位置不舒适，材料没有给人任何耐用感。米娅形容它们为“人工智能设计的靴子，完全没有理解人类解剖结构。”
黑色针织连衣裙： 缝合处明显散开，整体结构明显是“快时尚品质”。虽然勉强可以接受，但清晰地证明数字配合在实际穿着时并不可靠。
泰勒·斯威夫特裙子仿制品： 一件泰勒格莱美造型的复制品因舒适度问题几乎无法穿着。其花卉装饰不断下垂——这是在数字效果图中容易被忽略的，但在实际中却显得尤为刺眼。

米娅检查 Finesse 的 AI 灵感设计是否如预期般合格。

这一部分的评测强调了跳过必要的服装原型制作和现场建模的风险。