时尚行业正在经历一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革，尤其体现在虚拟试穿技术和AI生成模特领域。这些创新为品牌和零售商带来了显著优势，包括成本降低、运营效率提升以及客户参与度增强。然而，它们的快速普及也引发了关于人类时尚模特未来职业发展的关键问题，包括失业担忧、伦理考量以及人类创造力和真实性的保留。本报告将深入探讨AI在时尚模特行业的能力与局限性，分析其经济和社会影响，并展望人类人才与人工智能日益走向共存与协作而非完全替代的未来格局。
II. AI在时尚界的崛起：虚拟试穿与数字模特
A. AI虚拟试穿：一种全新的购物体验
虚拟试穿（VTO）技术从根本上改变了消费者与时尚产品互动的方式，使其无需实际试穿即可预览服装、眼镜或化妆品在自己身上的效果。这项创新能力是通过计算机视觉、机器学习和增强现实（AR）等先进技术的复杂集成实现的。计算机视觉算法能够“看到”并解读用户的身体特征、面部地标或环境布局，精确地将数字商品叠加到用户的实时视频流或上传图片上。最新的VTO系统超越了简单的静态图像粘贴，能够动态地将数字商品实时映射到用户的轮廓上，并考虑用户的动作和微妙的阴影渲染，从而提供引人入胜的沉浸式体验。
VTO技术的核心目标是显著降低在线购物中常见的不确定性和不满，通过提供产品合身度和外观的真实预览来提升购物体验。这种直观的视觉化带来了更高的客户信心、增强的参与度，并显著降低了退货率，这对于在线零售商而言是一个重要的痛点。对于消费者而言，VTO意味着高度个性化的购物旅程、无压力的实验空间、更明智的购买决策，以及通过其不断演进的“AI数字分身”进行数字自我表达的新途径。零售商则能从处理退货相关的成本节约、因更准确的需求预测而改善的库存管理，以及因客户信心提升而带来的更高转化率中获益。
VTO技术的应用范围远超传统服装领域。它已成功应用于各种产品类别，包括使用面部地标检测的眼镜、需要头部关键点检测的帽子，以及采用足部姿态估计模型的鞋类。这项技术还在美容领域找到了创新应用，允许用户虚拟试用化妆品和护肤品，甚至可用于宠物配饰。此外，VTO在家具行业也日益发挥重要作用，使客户能够在其物理环境中可视化并调整虚拟家具的尺寸、比例和摆放位置，并能从不同角度进行查看。
AI“数字分身”作为战略数据资产和预测引擎的出现，标志着客户数据利用方式的深刻转变。AI数字分身不仅仅是收集静态偏好，而是建立一个动态的、持续更新的消费者数字画像，从而使品牌能够从被动推荐转向主动的、预测性的个性化服务，在客户表达需求之前就预见其需求和愿望。这使得VTO从一个单纯的视觉化工具，转变为品牌数据战略的核心组成部分，实现了高度精细化的营销、产品开发和客户关系管理。VTO的价值因此大大超越了仅仅减少退货，它关乎创造深度个性化和高粘性的客户体验，从而推动长期忠诚度和销售增长。
从静态图像到动态、体验式零售的转变，是AI在时尚领域带来的又一重要影响。VTO系统不再仅仅是将产品图像粘贴到静态图片上，而是能够实时动态地将数字商品映射到用户的轮廓上，并考虑动作和微妙的阴影渲染。这种演变意味着向数字环境中复制实体购物的触觉和体验方面迈出了关键一步。对于服装等类别而言，合身度、面料手感以及服装的动态表现是至关重要的购买因素，这种动态模拟能力显得尤为重要。通过弥合这一差距，VTO在视觉外观之外进一步增强了消费者的信心，从而促成了更明智的购买决策。这预示着未来在线零售将日益注重体验，旨在沉浸客户而非仅仅展示产品。
虚拟试穿作为可持续发展和减少浪费的催化剂，是其对时尚行业产生的积极连锁效应。VTO技术显著降低了在线购物的退货率。退货是造成浪费（包装、物流排放、无法销售的商品）的主要原因。通过最大限度地减少因合身度不佳或预期不准确而导致的退货，VTO直接有助于减轻与在线零售相关的环境负担。这使得VTO不仅是一个销售和客户满意度工具，更是实现更环保、更经济高效的零售运营的关键推动者，与行业更广泛的可持续发展目标相契合。
B. AI生成模特：时尚的数字面孔
AI生成时尚模特是完全数字化的实体，与现实生活中的个人或其肖像不同，它们是使用经过大量数据训练的复杂人工智能模型创建的。这些数字模特可以呈现出超现实的特征和完美的身体比例，使其越来越难以与真实人类模特区分。创建过程通常涉及上传服装商品的图片和人物图片（或根据参数或文本提示从头开始生成AI模特），然后利用AI将新商品无缝地“穿戴”到人物身上。这项技术确保了比例、光照和整体风格的真实保留，以达到自然的效果。一些先进的平台甚至允许用户通过文本描述所需的服装更改，AI将生成新的外观。
AI生成模特在时尚品牌中的迅速普及，主要得益于其引人注目的商业优势：
- 成本效益： AI模特比雇佣人类模特提供了显著更低的成本。它们消除了与模特费、差旅、住宿、摄影师、造型师、化妆师以及大量后期制作相关的巨额开支。例如，人类模特每小时可能收费35美元或更高，而AI模特创建工具的订阅费可能低至0美元或每月29美元。
- 速度与可扩展性： 品牌可以迅速生成工作室品质的图像和视频，从而快速响应市场趋势，并为数千种产品创建无限变体，而无需传统拍摄的物流复杂性和时间限制。这种能力显著加速了内容创作和产品展示，实现了更快的上市时间。
- 多样性与包容性（感知）： AI模特可以设计成代表广泛的身体类型、年龄、尺寸、肤色和种族。这为品牌提供了一种看似轻松的方式来迎合多样化的客户群，并展示服装在“看起来像他们”的模特身上的效果，从而促进更广泛的包容性。
- 一致性与控制： 虚拟模特确保了产品在不同产品页面和营销活动中的展示具有无与伦比的一致性，保持统一的姿势、光照和角度。品牌对视觉效果拥有完全的创意控制权，可以根据特定的营销简报和理想设置定制内容，而无需考虑人类拍摄固有的变量。
- 可持续性（间接）： 通过减少对实体拍摄、样品生产和相关物流（例如旅行）的需求，AI模特可以间接有助于降低时尚行业的碳足迹。
AI模型所带来的显著成本节约，对中小型和独立时尚品牌而言尤具变革意义。这些实体通常预算紧张、利润微薄，使得大规模的传统拍摄在财务上难以承受。AI为它们提供了一个强大且易于使用的工具，能够制作高质量的视觉内容，从而在视觉营销领域与大型老牌企业公平竞争。这使得专业级营销资产的获取变得更加民主化，有可能促进时尚品牌市场更加多元化和创新，即使这给传统模特行业带来了压力。
然而，AI在“多样性”方面的应用也引发了商业策略与真实代表性之间的伦理张力。虽然AI模特被宣传能够提供多样化的身体类型、年龄、肤色和种族，但批评者也提出了“程式化多样性”的担忧，并认为这种做法“有问题且带有种族主义色彩”或“深度不道德”。有观点指出，公司可能仅仅是利用AI模特来“假装雇佣少数族裔”。这种紧张关系揭示了一个复杂的伦理困境：虽然AI模特可以迅速生成各种外观，但其背后的动机以及对真正多样性和包容性的影响却错综复杂。品牌可能利用AI来肤浅地“勾选”多样性复选框，而没有真正与多样化的人才互动，也未理解代表性中的文化和社会细微之处。这引发了关于真实性、象征主义以及“程式化多样性”是否会损害真实人类模特和倡导者为行业争取更具包容性代表性所做出的艰苦努力的深刻伦理问题。这凸显了技术能力与真正伦理责任之间的关键脱节，表明通过AI实现“多样性”可能是一把双刃剑。
III. 人类模特正在失业吗？深入分析
A. 经济驱动力：品牌为何采用AI模特
品牌采用AI模特最主要的原因是内容创作的运营成本和时间大幅减少。传统的拍摄工作是资源密集型的，需要为模特费、差旅、住宿、专业摄影师、造型师、化妆师、工作室租金、设备以及大量的后期制作投入巨额开支。AI模特有效地消除了许多这些间接成本，AI模特创建工具的订阅费远低于人类模特，有时甚至低至0美元或每月29美元，这与人类模特每小时超过35美元的费用形成鲜明对比。这使得品牌能够“无需高昂成本”地生成“工作室品质、专业级的照片”。
AI赋予品牌快速生产大量视觉内容的能力，包括高质量的图像和视频，适用于各种产品、风格和营销活动。这种前所未有的速度使得品牌能够迅速适应不断变化的时尚趋势和市场需求，从而加快产品发布和敏捷营销计划。新服装可以通过数字方式在AI模特身上进行试穿，无需实体样品或耗时的拍摄，这显著简化了产品开发和营销周期。这种敏捷性在快节奏的时尚行业中尤为关键。
由复杂AI算法驱动的虚拟试穿功能，在显著降低在线购买退货率方面发挥着关键作用。通过提供高度准确和真实的产品外观和合身度视觉呈现，这些系统最大限度地减少了客户预期与实际产品之间的不匹配。这带来了更高的客户满意度和在线购买信心，直接使零售商受益，节省了处理退货相关的成本，减轻了物流负担，并改善了整体库存管理。
AI模特在时尚行业的应用日益广泛。像Mango这样的大品牌已公开拥抱AI生成模特以提高效率，其首席技术官将AI视为“副驾驶”，通过自动化重复性任务来提升员工的创造力。著名的时尚刊物如《Vogue巴西》和《Vogue新加坡》已在其封面使用AI生成模特，这标志着该技术被主流接受。像Deep Agency和The New Black AI这样的公司走在前沿，为品牌提供AI模特和虚拟试穿的专业服务。Veesual作为一个受全球时尚领导者信赖的平台，通过“切换模特”和“混搭”等功能，将系列产品转化为沉浸式视觉体验，展示产品在不同模特身上的效果并实现互动造型。此外，像Studio Rosa这样的独立品牌也报告了实实在在的益处，在集成第三方虚拟试穿解决方案后，退货率下降了25%。
AI作为“副驾驶”——增强而非替代的战略叙事，正在被一些领先品牌采纳。Mango的首席技术官Jordi Álex Moreno将AI称为“副驾驶”，通过自动化重复性任务来提升员工的创造力，并明确表示Mango计划扩大其员工队伍。同样，也有观点认为AI“无法取代或复制人类的创造力和表现力”，并且AI可以“解放时间”用于更具创造性的工作。这种将AI定位为“副驾驶”或增强工具而非直接替代品的框架，是某些领先品牌所采用的战略叙事。它承认了AI带来的效率提升，同时试图缓解对大规模失业的担忧。通过自动化繁琐或大批量任务（例如，在各种身体类型上生成无数的产品照片），AI理论上解放了人类创意专业人士（包括模特、摄影师和造型师），使其能够专注于更高价值、更具概念性和情感共鸣的工作，这些工作仍然需要人类的直觉和艺术性。这种叙事将讨论从纯粹的就业流失转向了就业转型和技能演变，预示着一个更具协作性的未来。
然而，“反乌托邦”反弹及其对企业战略的影响也不容忽视。像Lalaland.ai和Deep Agency等公司因使用AI模特而面临公众和评论界的强烈反对，并被贴上“有问题”、“种族主义”、“深度不道德”和“反乌托邦”等强烈负面标签。Levi Strauss等公司在批评声中也更新了其声明，强调继续使用人类模特。这表明，虽然AI模特具有诱人的经济效益，但如果其采用被认为是不道德的、剥削性的，或损害了真正的多样性和人类艺术性，品牌将面临巨大的声誉风险和潜在的消费者抵制。来自消费者、倡导团体（如模特联盟）甚至行业内部的这种压力，对纯粹由成本驱动的AI采纳策略构成了关键制衡。它迫使品牌不仅要考虑“我们能否做到？”，还要考虑“我们是否应该做到？”，并谨慎驾驭复杂的伦理格局，这可能导致更谨慎和混合的方法，平衡效率与公众认知和品牌价值观。
B. 就业流失与角色转变的现状
时尚行业和更广泛的劳动力市场对AI可能导致的就业流失普遍存在显著的焦虑。Resume Builder在11月进行的一项调查显示，约三分之一的企业领导者预计AI将在近期导致裁员。更广泛地说，一些专家预测，AI可能在未来五年内取代多达一半的入门级白领工作。世界经济论坛预测，到2027年，全球将净减少1400万个工作岗位（占全球劳动力的2%），其中文职和行政岗位被认为是风险最高的。高盛（一家主要投资银行）预测，全球3亿个全职工作岗位可能因AI而流失或严重降级。具体到时尚行业，报告显示服装制造业有高达30%的自动化潜力，这表明对生产岗位将产生实质性影响。
AI的影响在模特行业的各个方面并非均匀分布，这可能导致角色分层：
- 电商与商业模特： 这一领域被广泛认为是AI取代风险最高的。电商模特的工作性质通常涉及以一致、标准化的方式展示产品的重复性任务，而AI在这方面表现出色。AI模特在为在线商店生成产品照片方面具有显著的成本和时间优势，使品牌能够快速生产大量内容。一些传闻报道称，时尚摄影师的工作，特别是对小型品牌而言，由于AI生成模特的兴起，“已经消失”。
- T台与高端时尚： 相比之下，人类模特在高端时尚品牌、现场活动和具有抱负的营销活动中仍将保持高需求。这些领域高度重视个性、情感连接、独特的人类品质以及时尚的体验方面。例如，T台秀被视为体现了消费者所欣赏的个人和艺术维度，而AI目前还无法完全复制。“名人效应和独特性”与顶级人类模特相关联，也仍然是奢侈品牌的重要吸引力。
AI并非简单地消除工作岗位；它正在从根本上改变包括时尚在内的各行各业所需的技能。虽然对某些手工或重复性技能的需求可能会下降，但对AI编程、数据分析、机器人维护和数字设计等新技能的需求正在相应增加。此外，随着AI接管更多重复性、逻辑驱动的任务，创造力、批判性思维和沟通等软技能变得越来越重要。包括模特在内的时尚专业人士需要通过积极的再培训和技能提升来适应这些变化。
AI对时尚模特行业的影响，也揭示了“生产力悖论”与AI效益的不均衡分配。尽管对AI等技术进行了大量投资，生产力增长可能慢于预期，且效益分配不均。这意味着时尚模特和内容创作领域的AI转型并非一条通向普遍效率和繁荣的简单线性路径。能够有效实施和利用AI的公司可能会在生产力和盈利能力方面获得显著收益，从而可能扩大与那些难以适应或投资的公司的差距。此外，“悖论”表明AI创造的价值（例如，超个性化、减少退货）可能并非总是能完全被捕捉或转化为工人的更高工资或更好的生活水平，即使他们的任务被自动化。这凸显了进行细致经济分析和采取积极政策干预的必要性，以确保AI效益在时尚行业劳动力中更公平地分配。
AI的崛起加速了模特行业向“两级分化”的演变。AI可能会加速模特行业向不同层级的划分。高产量、成本敏感的电商和商业领域将越来越多地利用AI来提高效率，这可能会减少入门级或专业性较低的人类模特的就业机会。相反，奢侈品、高端时尚和体验式领域将继续高度重视AI目前无法完全复制的独特人类元素、个性和艺术性。这将创建一个“两级”市场，每个领域都需要不同的技能组合、价值主张和职业发展路径，从而在AI时代重新定义“模特”的内涵。
AI对就业的影响通常体现在任务层面而非整体工作岗位的消除，这可能导致向“任务型”或“零工经济”模式的转变。AI对就业的影响往往体现在任务层面，而非整体工作岗位的消除。例如，有研究表明，27%使用AI的公司正在取代员工的任务，而只有5%的公司因AI而改变了就业状况。此外，目前1%到5%的工作时间由生成式AI辅助，受访者报告的时间节省相当于总工作时间的1.4%。国际货币基金组织也强调了“任务层面的转型，而非彻底的失业”。对于模特而言，这可能意味着从传统的全职工作或大量拍摄预订，转向更基于项目或“零工经济”的AI辅助任务模式。这可能包括为AI训练数据集提供初始身体扫描、特定姿势或表情，而不是参与全面的拍摄。这种转型引发了关于工作保障、福利以及新合同框架的紧迫问题，这些框架需要考虑任务的部分自动化，以及用于训练AI系统的数字肖像的所有权和报酬。
表2：AI对时尚行业就业的预测影响（关键统计数据与预测）
| 来源/报告 | 预测/影响 | 时间线（如适用） | 受影响角色/行业 | 净效应（如适用） |
| Resume Builder | 约1/3企业领导者预计AI将在近期导致裁员 | 近期 | 普遍 | – |
| 世界经济论坛 | 全球净损失1400万个工作岗位（占全球劳动力2%） | 2027年 | 文职和行政岗位风险最高 | 净损失1400万 |
| 高盛 | 全球3亿个工作岗位可能因AI而流失或降级 | – | 普遍，尤其重复性任务 | – |
| 麦肯锡 | 服装制造业有高达30%的自动化潜力；到2030年，全球14%员工可能因AI需转行 | 2030年 | 服装制造业，普遍 | – |
| PwC | 42%的CEO认为AI将取代更多工作岗位 | – | 普遍 | – |
| Anthropic CEO | AI可能在未来五年内取代一半入门级白领工作 | 未来五年内 | 入门级白领 | – |
| 凯-傅·李 | AI可能在2027年前取代50%的工作岗位 | 2027年 | 普遍 | – |
| 国际货币基金组织 (IMF) | 全球3亿个全职工作岗位可能受AI自动化影响 | – | 普遍，任务层面转型 | – |
| Reddit 行业时间线 | 时尚摄影师工作“已经消失”，虚拟造型师“岌岌可危” | 2025年1月起 | 时尚摄影师，虚拟造型师 | – |
| 托尼·布莱尔研究所 | 英国100万至300万个工作岗位可能被AI取代；每年新增需求将抵消失业 | – | 普遍 | 最终抵消 |
C. AI的局限性：人类模特依然卓越之处
尽管AI取得了快速进展，但AI虚拟试穿和模特生成在真实感模拟方面仍面临显著的技术障碍。
- 织物垂坠与纹理： 准确模拟不同织物在动态人体上的垂坠、流动、拉伸和互动方式，特别是对于蕾丝、刺绣或高度流动性材料（如丝绸）等复杂纹理，仍然是AI面临的重大技术挑战。尽管一些系统可以模拟一般的垂坠和拉伸，但一旦用户移动，真实感就可能“迅速破裂”。学术论文明确指出“与非刚性服装变形建模相关的固有复杂性”和“服装与人体之间强大的特征纠缠”。
- 动态姿势与运动： AI目前难以准确复制服装在复杂、动态姿势、行走或复杂产品互动（例如模特轻柔地拿着、调整或与服装互动）时的表现。尽管使用了“运动追踪”和“3D渲染”，并且新模型旨在实现视频中的“动态姿势互动”，但“时间不一致性”以及在原始服装和试穿服装之间存在显著风格差异时同时保持“视觉完整性和运动一致性”等挑战依然存在。
- 多服装叠穿： 模拟多件服装叠穿时（例如夹克如何影响内搭衬衫的垂坠和运动，或腰带如何收紧连衣裙）的互动，比单件服装试穿更具挑战性。框架需要准确管理复杂的叠穿、碰撞和服装间变形。
- 技术限制与输入要求： 当前AI技术可能仍会产生“人类手部等精细细节的伪影” 1，难以处理复杂的图案或印花，或者需要“简单姿势”和“简单合身服装”等特定输入条件才能获得最佳结果。此外，创建可用于模拟的3D服装（这对真实的垂坠和运动至关重要）仍然是一个耗时费力的过程，需要专业的软件和经验丰富的艺术家。
尽管AI在超现实主义方面取得了快速进展，但AI模特有时仍会陷入“恐怖谷”效应——一种接近人类但又微妙不完美的表现形式会引起厌恶或不适的现象。这可能显著削弱消费者信任和情感联系，而这对于奢侈品、高端和身份驱动型品牌至关重要。对于时尚市场的某些细分领域，人类模特提供的真实性、亲和力以及吸引力是不可替代的，这限制了AI在这些高价值领域的完全替代潜力。关于“现实扭曲”和“不切实际的审美标准”的伦理担忧进一步加剧了这种信任问题，因为消费者可能会对过于“完美”或被操纵的图像产生警惕。
AI虚拟试穿技术存在一个根本且持久的局限性：它主要解决视觉合身度和外观问题，但无法复制触觉舒适度或主观的身体体验。即使AI在视觉上做得很好，它也无法告知消费者衣服是否会“夹肉、上卷、肩膀太紧”等。这意味着，对于消费者而言，实际试穿（或人类模特传达舒适感和自然运动的能力）仍然具有独特且不可替代的价值，特别是对于合身度和手感至关重要的商品（例如运动服、定制西装、内衣）。这一差距强化了实体零售和人类互动在最终购买决策中的持续相关性。
表1：AI生成模特与人类模特对比（优势与劣势）
| 特征/方面 | AI生成模特 | 人类模特 |
| 成本 | 极低（订阅费或免费） | 较高（模特费、差旅、团队成本） |
| 可扩展性 | 极高（无限变体，24/7可用） | 有限（受限于模特时间、精力） |
| 速度/周转 | 极快（秒级生成，即时响应趋势） | 较慢（拍摄、后期制作耗时） |
| 多样性 | 易于生成多种身体类型、肤色、年龄 | 实际操作中寻找多样化模特仍有挑战 |
| 情感连接 | 缺乏（可能显得“呆板”，无“魅力和技巧”） | 强（能传达真实情感、个性与亲和力） |
| 真实感/细微之处 | 挑战（织物垂坠、动态运动、复杂叠穿、精细纹理） | 卓越（自然垂坠、动态表现、复杂互动） |
| 创意控制 | 完全控制（姿势、背景、光照、造型） | 有限（受限于模特表现、物理条件） |
| 品牌建设 | 适用于高产量内容，但可能缺乏情感共鸣 | 适用于高端、情感驱动的品牌叙事和形象塑造 |
| 伦理考量 | 数据隐私、算法偏见、不切实际审美、肖像权争议 | 剥削风险、工作保障、行业标准不健全 |
IV. 伦理考量与行业应对
A. 数据隐私、偏见与不切实际的审美标准
AI系统，特别是用于虚拟试穿和AI数字分身创建的系统，依赖于大量的消费者数据，包括图像、测量数据、购买历史和浏览行为。这引发了关于数据收集、存储、安全和保护的重大问题。关键在于透明度和同意，确保客户充分理解其数据的使用方式并对其数字足迹拥有控制权。
AI系统从训练数据中学习。如果这些数据反映了与身体类型、种族、性别或社会经济地位相关的现有社会偏见，那么AI将在其推荐或生成的模型中延续并可能放大这些偏见。这可能导致排他性做法、程式化多样性而非真正的代表性，以及有害刻板印象的强化。
AI模特通常以“完美身体比例”和“完美无瑕”的特征生成，引发了关于延续过度理想化形象和不切实际审美标准的担忧。这可能对自尊造成潜在伤害，特别是对年轻受众。品牌被敦促在审美与展示真实身体类型和特征之间取得平衡。
AI造型平台通过利用数据来理解用户的安全感或愿望，并相应地调整推荐。这带来了推动过度消费的风险，不断促使用户根据预测的欲望而非实际需求进行新的购买，这与追求可持续时尚系统对减少消费的迫切需求直接冲突。
AI在时尚界未被察觉的伦理雷区，远超最初的就业流失担忧。对大量消费者数据的依赖带来了隐私风险，而算法偏见的可能性以及不切实际审美标准的延续可能侵蚀消费者信任，并产生负面社会影响。此外，AI推动过度消费的能力与可持续发展目标相悖。这些问题，往往不如就业流失那么显眼，但如果不能通过健全的伦理框架和透明度主动解决，将对品牌声誉和行业诚信构成重大的长期风险。
B. 数字时代的权利、同意与剥削
人类模特面临的一个主要伦理问题是他们对自身数字肖像所有权的缺失。模特们报告称，他们的身体被扫描或照片被收集，用于创建数字复制品或训练AI系统，而他们并未完全同意或获得适当补偿。模特们担心“在市场上与自己竞争”。模特联盟报告称，有模特在进行身体扫描后，其身体权利被公司剥夺。
像模特联盟这样的倡导团体正在推动立法，例如“时尚工作者法案”，旨在为模特和内容创作者提供基本的劳动保护。这项立法旨在要求客户明确其使用模特肖像的方式，并防止强迫同意。模特（通常被归类为独立承包商）缺乏工会组织能力，这加剧了他们容易受到剥削的脆弱性。
将艺术家作品（包括模特图像）用于训练AI系统而未经许可，引发了关于知识产权和公平补偿的重大问题。这种做法可能侵蚀艺术家对其作品的控制权，剥夺其公平补偿，从而影响生计。
数字权利的“狂野西部”与监管滞后，是当前时尚AI领域面临的严峻挑战。AI技术的飞速发展已经超越了法律和伦理框架，造成了监管真空。模特联盟推动立法的举动凸显了这一关键差距：模特已经面临肖像被剥削的风险（身体扫描、未经同意/所有权进行图像操纵）。这意味着，如果缺乏积极的监管，行业将面临广泛的权利侵犯和“狂野西部”式的局面。因此，建立基本权利和确保公平实践的立法是不可避免且必要的步骤，以防止不可逆转的损害。
C. 行业反弹与透明度呼吁
时尚品牌采用AI模特引发了公众和评论界的强烈反弹和批评。批评者将AI模特的概念称为“深度不道德”、“有问题”、“种族主义”和“反乌托邦”。像Lalaland.ai这样的公司就曾面临公众的强烈抗议，导致其发表声明澄清对人类模特的承诺。
行业内外都在呼吁提高透明度，包括明确标记AI生成的设计和营销材料，以区分其与人类创作的内容，确保消费者知情。这类似于现有内容创作者和网红关于广告透明度的规定。
一些品牌，如Levi Strauss，已公开表示不会用AI来“取代”其多样性、公平性和包容性目标，强调将继续使用人类模特。这表明消费者和伦理压力能够影响企业政策。
消费者伦理作为塑造AI采纳的市场力量，正在日益凸显其重要性。公众的强烈反弹以及品牌（如Lalaland.ai和Levi Strauss）随后发表的辩护或澄清声明表明，消费者情绪和伦理考量并非被动因素，而是积极的市场力量。这意味着，尽管成本效益和可扩展性是AI采纳的强大动力，但品牌不能忽视如果其AI实践被认为是不道德或剥削性的，可能对其声誉和消费者信任造成的损害。这种压力对不受限制的AI整合构成了关键制衡，促使品牌采取更负责任和透明的方法，从而影响AI在时尚行业采纳的速度和性质。
V. 时尚模特行业的未来：共存与演变
A. 混合方法：AI作为增强工具
AI越来越被视为增强而非完全取代人类能力的工具。它可以自动化重复性、低价值的任务，从而解放人类工作者，使其能够专注于更具战略性、创造性和人际交往的方面。例如，AI可以协助选角过程，生成头像模板，或实现服装的虚拟原型制作，让设计师在实际生产前进行实验。
AI的普及预计将在AI相关领域创造新的就业机会，例如AI系统维护、趋势预测数据分析以及专注于个性化客户体验的岗位。这将使需求转向更高技能的职位。
为了应对这一不断变化的格局，对劳动力进行再培训和技能提升至关重要。工作者必须调整其技能组合，以适应AI相关的专业知识，培养创造力、批判性思维和沟通能力。时尚专业的教授们已经在为学生准备这一不可预测的未来，强调“AI就绪”将是一个巨大的优势。
从取代到战略性增强：劳动力策略的范式转变，是AI在时尚行业影响的一个核心转变。虽然最初的担忧集中在“取代”上，但许多资料表明AI更可能改变工作性质并增强人类能力，而非大规模地完全取代工作岗位。这预示着一种范式转变，即AI处理重复性任务，让人类专注于更高价值、更具创造性和战略性的职能。这意味着时尚行业的未来劳动力将需要新的技能组合，强调与AI的协作、数据素养以及创造力和情商等独特的人类特质。这需要积极投资于教育和再培训项目，以使工作者为这些不断演变的角色做好准备，从而改变行业的才能格局。
B. 重新定义价值：人类连接的持久作用
人类模特不太可能在高端时尚、T台秀和独家广告活动中被完全取代。这些领域高度依赖于只有人类模特才能带来的独特能量、情感和个性。
人类模特传达更强情感连接和提供真实代表性的能力备受重视。消费者通常更喜欢看到真实的人穿着衣服，以判断服装在现实生活中的效果。真实的叙事和时尚的“个人方面”仍然至关重要。
对于旨在建立强大品牌形象和愿景的品牌而言，人类模特独特的魅力和个性是不可替代的。例如，超模之所以受到追捧，是因为她们的个性，而不仅仅是外貌。
在日益被AI内容充斥的世界中，“真实性经济”与人类体验的稀缺价值，将变得尤为突出。尽管AI的真实感日益增强，但资料中反复出现的一个主题是AI无法复制真正的情感、独特的个性和真实的人类连接。这表明，在一个充斥着AI生成“完美”内容的世界里，真实人类互动和表达的稀缺性可能会提升人类模特的价值，特别是对于奢侈品牌、T台秀和旨在引发深刻情感共鸣和叙事性的营销活动。这预示着向“真实性经济”的转变，其中人类元素成为一种溢价，使那些优先考虑真正连接而非纯粹成本效益的品牌脱颖而出。
C. 监管格局与行业标准
AI在时尚领域的整合需要健全的伦理指南和法律框架，以解决隐私、偏见、问责制和同意等问题。这些框架应指导AI系统的设计和部署，以维护伦理价值观并保持消费者信任。
对AI开发和应用透明度的需求日益增长，包括关于AI模特如何创建和使用，以及出现问题时谁负责的明确指南。
模特联盟推动州级立法（时尚工作者法案），旨在为全球模特权利树立先例，要求数字复制品的同意并明确图像使用方式。
向受监管和负责任的AI时尚生态系统演变的必然性，是行业发展的趋势。广泛的伦理担忧以及模特联盟等团体积极的立法努力表明，当前时尚AI领域不受监管的环境是不可持续的。这意味着不可避免地会走向一个更加受监管的生态系统，其中合规性、透明度和问责制将成为品牌和AI开发商不可谈判的要素。早期采纳伦理AI原则并与政策制定者合作，可以通过建立信任、减轻未来的法律风险，并促进一个更可持续和公平的行业，从而获得竞争优势。
VI. 结论与建议
AI对时尚行业的深远影响是毋庸置疑的，尤其体现在虚拟试穿技术和AI生成模特方面。这些创新在成本效益、速度、可扩展性以及增强客户体验方面提供了引人注目的优势，从根本上重塑了产品的营销和销售方式。AI模特有望在高产量、成本敏感的应用（如电商产品展示）中占据主导地位，而人类模特在高端时尚、T台秀以及依赖真实情感、独特个性和真实叙事的品牌营销中，仍具有不可替代的价值。
问题不在于AI是否会完全取代模特，而在于他们的角色将如何演变并共存。当前的局面充满了对就业流失、数据所有权、算法偏见以及潜在剥削的重大伦理担忧。解决这些挑战需要多方利益相关者的共同努力。
建议：
- 对模特和创意专业人士：
- 提升技能并适应： 投资学习AI驱动的工具、3D设计和数字内容创作，以适应不断变化的行业需求。
- 突出独特价值： 强调并培养AI生成完美所无法复制的人类独特品质，如情感表达、个性以及真实的连接，专注于高端、编辑和体验式角色，在这些领域人类特质是不可替代的。
- 了解数字权利： 了解数字肖像的知识产权，并在涉及数字复制品或扫描时，倡导公平的合同和补偿。
- 对模特经纪公司：
- 创新商业模式： 探索混合模式，将AI服务（例如，提供AI模特生成服务与人类人才相结合）纳入业务。专注于人类真实性至关重要的利基市场。
- 倡导模特权利： 积极支持并与模特联盟等组织合作，为AI时代模特建立明确的伦理准则和法律保护。
- 投资人才发展： 为人类模特提供培训，使其了解如何与AI工具协作，并在数字不断演进的行业中发挥其独特的人类品质。
- 对品牌和零售商：
- 战略性AI采纳： 战略性地将AI模特应用于高产量、标准化内容，同时继续投资人类模特用于高影响力营销活动、奢侈品领域和真实的品牌叙事。
- 优先考虑伦理AI： 致力于透明和伦理的AI实践。确保在AI训练中使用人类肖像时获得明确同意，减轻算法偏见，并避免延续不切实际的审美标准。考虑对AI生成内容进行标记。
- 投资混合解决方案： 探索虚拟试穿技术，让客户可以在多样化的人类模特甚至自己的AI数字分身上看到产品，从而在保持人性化触感的同时增强个性化体验。
- 对政策制定者和监管机构：
- 制定全面的法律框架： 制定关于数据所有权、同意以及AI生成内容中使用人类肖像的补偿等方面的明确法律。
- 促进伦理AI发展： 鼓励和激励AI系统的开发，使其公平、透明、负责任，并旨在避免偏见和促进包容性。
- 支持劳动力转型： 投资于教育和再培训项目，使受AI自动化影响的工人掌握所需技能，确保公平转型并减轻社会经济不平等。
时尚模特行业的未来并非人类与AI之间的二元选择，而是一幅由创新、伦理和不断演变的人类连接交织而成的复杂画卷。通过积极应对挑战并抓住协作机遇，该行业可以向一个更高效、更具包容性、最终更以人为本的未来迈进。