眼前的模特兒穿著白色 T 恤和牛仔連身裙，露出標準的職業微笑和姿勢。

如果是購物網站，就只是眾多商品照片的其中一張，消費者只是機械性掃過頁面，但若多看一眼，可能會覺得不太對勁，模特兒肢體略顯僵硬，脖子下方陰影有點奇怪，靴子好像芭比娃娃穿的塑膠鞋。沒錯，這是不夠完美的，但以後會越來越真實。

我是模特兒，我知道AI最終會取代我。

三年前，加拿大模特兒Sinead Bovell為時尚雜誌Vogue寫下這篇文章。現在，她的預言似乎實現了。

AI模特兒大舉入侵

AI模特兒來自牛仔品牌Levi′s，3月和AI模特兒公司Lalaland達成合作，今年啟用AI產生模特兒。真實性暫時不論，AI模特兒出生速度和多樣化遙遙領先人類。照Lalaland，AI模特兒靈感來自真人，但由AI產生，特徵可自定，包括髮型、體型、膚色、姿勢、情緒等，流程不到5分鐘。

且許多AI模特兒公司如雨後春筍蓬勃生長。新創公司推出AI模特兒服務，每月收費15美元，主要針對小型公司，現在還未啟動，等待名單就超過千名。官網展示遮住臉的照片，可套用不同特徵男模特兒頭部，看起來操作很方便：

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單一模特兒適合所有人的日子，已經一去不復返了。只需點擊按鈕，即可根據表情、膚色、髮型、背景等更改模特兒外貌。

AI產生內容網站，示意圖的衣服褶皺和質感都做得不錯，但沒有影子讓背景看起來很假，目前只開放等候名單，宣傳詞卻讓人想連夜排隊：

只需幾分鐘，而不是幾週，就可將產品放在模特兒身上！

荷蘭新創更高調自稱「AI照相館和模特兒經紀公司」，但服務很「物廉價美」：每月付高達29美元，輸入提示詞，調整背景、鏡頭、姿勢等，便可用AI產生模特兒，但生硬又有塑膠味，價格比ChatGPT Plus還貴。

中國不少電商也用Stable Diffusion等AI工具探索，甚至基於這些工具二次開發AI模特兒換裝系統，3月就有人做出完成度很高的AI模特兒圖。中國社群平台小紅書熱搜話題「這是不是第一個被AI顛覆的職業？」就是指淘寶模特兒。但模特兒經紀公司高層Simon Chambers看來，AI模特兒用處還很有限，既沒有感情，也沒有創造力：

AI模特兒較適合用在參考等基本圖片，而不是與客戶建立關係的行銷或推廣面。

現在多數AI模特兒確實只能走中低階基本路線，但重要的是未來可能性，就算再粗製濫造，也開始商業化了。

原畫師和好萊塢編劇的後繼者

AI模特和新創公司不斷興起的原因很簡單，有需求就有供給，畢竟人類模特兒對中小企業筆是不小開銷。Tracy Porter是經營服裝品牌的個體戶，為了省錢親自上陣當模特兒，也找過短期攝影師、模特兒、髮型師和化妝師，但拍一次產品宣傳照就要花掉5,500美元。中國較早開始AI模特兒的電商「浪豬灰頭」也現身說法：「今年我們拍衣服不再需花掉4萬或5萬人民幣一天僱用攝影師和模特兒了……AI完全夠用了。」

AI大舉入侵電商業務，也正好是模特兒最可靠的收入來源。不說完全取代，AI出現讓市場有更多選擇，可能讓人類待遇降低，好萊塢編劇和原畫師便是前車之鑑。

，怕的不是被AI取代，而是編輯自己寫的明明更好，卻被迫改寫AI產生的劣質劇本，薪水變相貶值。另一方面，不少原畫師也變成AI改畫師，甲方覺得已經用AI產圖了，原畫師只需簡單修一修，價格可壓得很低，導致原畫師只能拿修圖時薪。

（Source：）

現在也有人認為，與其啟用不成熟的AI模特兒，不如直接僱用剛入行的菜鳥模特兒，平均時間和花費不一定更高。AI模特兒不只影響人類模特兒，失業陰影也籠罩全產業鏈，化妝師、髮型師、攝影師甚至企劃人員都可能受波及。，已使用MidJourney、Dall‧E等工具，讓AI模特兒登上封面。

AI 正在證明自己，既可從事電商攝影，也能涉獵時尚雜誌等高難度領域。首當其衝正是可被AI模特兒取代、還沒沒無聞的模特兒。美國等模特兒是獨立契約人，當AI模特兒浪潮襲來，，就是華盛頓大學AI倫理學者Os Keyes所說，普通模特兒、攝影師和藝術家更容易受生成式AI影響，因缺乏結構化力量：

Deep Agency等應用如果有效，將進一步踢走本就不穩定的創意工作者位置，並將錢轉移給這類新創公司，利潤更集中。

與之相反，盛裝出席Met Gala、活躍在紅毯和大秀的超模暫時能安心，技術面前，個人形象仍有價值。幾年前就是例子。它們穿著Prada、Dior和Gucci，由人類編造故事賦予個性，創造豐富利潤。

功成名就的模特兒也未雨綢繆。4月底50歲超模Eva Herzigová參與身體掃描、動作捕捉等拍攝，想創造數位分身「MetaHuman」，用於廣告活動。「我們可以完全改變它的容貌，從頭髮、衣服、化妝、姿勢到虛擬環境，只需點一下按鈕。」

 

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但雖然對業主很方便便宜，粉絲接不接受又是另一回事。人們可能不再相信「有圖有真相」，就像面對「被捕川普」、「穿時尚羽絨外套的教皇」。MetaHuman某粉絲留言：

想念你的靈魂和眼睛閃爍的光芒。

AI模特兒不是多樣性的代名詞

現在不乏支持AI模特兒的呼聲，因是能展示更多面孔、膚色、體型的捷徑。Lalaland首席執行長Michael Musandu創業部分原因，就是很難找到合適模特兒：

身為辛巴威人，我很少在照片、廣告或秀場看到長得像我的人。

但AI模特兒的多樣性也遭時尚界人士質疑。宣布啟用AI模特兒的Levi′s，就因這件事被燒。人們憤怒的是，2022年銷售額62億美元，老是說要多元化，卻不願僱用各人種模特兒。嗅到危機的Levi′s，不會減少人類模特兒現場拍攝，AI模特兒只是補充而不是取代，當每件服飾由一到兩個人類模特兒展示，AI模特兒只是錦上添花，更快速產生更多照片。

但這話對人類模特兒沒什麼說服力。也正是有色人種、大尺寸模特兒等較邊緣模特兒，最容易受自動化浪潮影響，因他們更可能從事底層工作，選擇機會更少。《Vogue》商業尺碼包容性報告，去年秋冬時裝季（紐約、倫敦、巴黎和米蘭）各種造型，只有0.6%是大尺寸身材。3月墨爾本時裝週因缺少身障模特兒而受批評。諷刺的是，品牌忽視真正少數族群，以AI模特兒代表少數群體。多倫多城市大學教授Richard Lachman認為，這種趨勢令人不安：

品牌希望創造看起來符合社會現狀的模特兒，包括各種膚色、體型、種族，但卻是產生理想化幻覺。AI不是真人，其實沒有多樣性或增加工作量。

AI模特兒也會受數據和演算法偏差影響，加重某些偏見。Vice記者Chloe Xiang發現，Deep Agency預設產生金髮白人女模特兒，想更改外觀，必須另加種族、年齡等提示詞，這可延伸預測更多成千上萬張AI圖片，其他髮色和膚色的AI女模特兒會更少。專家建議，AI模特兒應搭配多元化幕後團隊，包括邊緣化人類模特兒，為有償拍攝，彌補時尚產業人口統計數據的不足。但又有灰色地帶隨之而來：誰真正擁有數據？

當探討AI模特兒對時尚產業的各種影響時，始終離不開加拿大模特兒Sinead Bovell的疑問：

多樣性是好事，但究竟誰得利，誰自動化？

知名經濟學家約瑟夫·熊彼得（Joseph Alois Schumpeter）的「創造性毀滅」或許可解答：新發明到來，如1880~1920年代出現的電力和電器，就像大風刮過，改變各行業和整個經濟體。新技術會消滅某種商業和工業，另一方面也取代崩潰的舊技術或工業。更便宜、更快速、更多樣化的AI模特兒，固然可為少數族群代言，但受益的卻不是少數族群，至少不是直接受益，好處更可能歸於技術菁英。

從歷史長河看，技術進步的確造福人類，所有人最終都能得到好處，但過渡期也有不少人只是無聲的代價，掉進河裡被沖走。

（本文由 授權轉載；首圖來源：）

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