본 기사는 원래 Grist 에 게재되었으며 Climate Desk 협업의 일부입니다.
2023년, 패스트 패션 거인 Shein은 어디에나 있었습니다. 전 세계를 가로지르며 비행기는 수천 개의 공급업체 에서 150개국의 수천만 개의 고객 사서함으로 매우 저렴한 의류의 작은 패키지를 실어 날랐습니다. 인플루언서들의 "#sheinhaul" 비디오는 소셜 미디어에서 회사의 트렌디한 스타일을 광고하여 수십억 뷰를 모았습니다.
모든 단계에서 데이터가 생성, 수집, 분석되었습니다. 이 모든 정보를 관리하기 위해 패스트 패션 산업은 새로운 AI 기술을 수용하기 시작했습니다. Shein은 독점적인 머신 러닝 애플리케이션(기본적으로 패턴 식별 알고리즘)을 사용하여 실시간으로 고객 선호도를 측정하고 수요를 예측한 다음 초고속 공급망으로 서비스를 제공합니다.
AI가 저렴하고 트렌드에 맞는 의류를 그 어느 때보다 빠르게 생산함에 따라, Shein은 더욱 지속 가능해지 라는 압박을 받고 있는 브랜드 중 하나입니다. 이 회사는 2030년까지 이산화탄소 배출량을 25% 줄이고 늦어도 2050년까지 순 제로 배출량을 달성하겠다고 약속했습니다.
하지만 기후 옹호론자와 연구자들은 이 회사의 번개처럼 빠른 제조 관행과 온라인 전용 사업 모델은 본질적으로 배출량이 많으며, 이러한 운영을 촉진하기 위해 AI 소프트웨어를 사용하면 배출량이 늘어날 수 있다고 말합니다. 이러한 우려는 지난달 말에 발표된 Shein의 3번째 연례 지속 가능성 보고서 에서 더욱 커졌는데, 이 보고서는 이 회사가 2022년과 2023년 사이에 이산화탄소 배출량을 거의 두 배로 늘렸다고 보여줍니다.
기후 비영리 단체인 Sustainable and Just Future의 전무 이사인 세이지 레니어는 "AI는 패스트 패션이 초고속 패션 산업이 되도록 돕습니다. Shein과 Temu가 이 분야의 선두 주자입니다."라고 말했습니다. "그들은 문자 그대로 AI 없이는 존재할 수 없습니다." (Temu는 빠르게 부상하는 전자상거래 거물로, Shein의 다양성, 가격, 매출 과 맞먹는 상품 시장을 보유하고 있습니다.)
Shein이 설립된 지 12년 동안, Shein은 독특하게 생산적인 제조로 유명해졌으며, 2023년에 회사에 300억 달러 이상의 수익을 창출했다고 합니다. 추정치는 다양하지만, 새로운 Shein 디자인은 의류가 되는 데 불과 10일 밖에 걸리지 않으며, 매일 최대 10,000개의 품목이 사이트에 추가됩니다. 이 회사는 평균 가격표가 약 10달러인 주어진 시간에 최대 600,000개의 품목을 판매한다고 합니다. (Shein은 이러한 보고된 수치를 확인하거나 부인하지 않았습니다.) 한 시장 분석에 따르면 미국 Z세대의 44%가 매달 Shein에서 최소한 한 개의 품목을 구매합니다.
그 규모는 엄청난 환경적 영향으로 이어진다. 회사의 지속 가능성 보고서에 따르면, Shein은 2023년에 총 1,670만 톤의 이산화탄소를 배출했는데, 이는 4개의 석탄 발전소가 1년에 배출하는 양보다 많은 양이다. 이 회사는 또한 섬유 폐기물 , 높은 수준의 미세 플라스틱 오염 , 착취적 노동 관행으로 비난을 받고 있다. 보고서에 따르면, 미세 플라스틱을 환경으로 배출하는 것으로 알려진 합성 섬유인 폴리에스터가 전체 직물의 76%를 차지하며, 그 폴리에스터 중 재활용되는 것은 6%에 불과하다.
그리고 최근 조사에 따르면 Shein 공급업체의 공장 근로자는 회사가 공급망 내 근무 조건을 개선하겠다고 약속한 지 1년이 넘은 지금도 정기적으로 주당 75시간씩 일합니다. Shein의 지속 가능성 보고서는 노동 조건이 개선되고 있다고 나타내지만, 3,000개가 넘는 공급업체와 하청업체에 대한 제3자 감사에서 71%가 회사의 등급 척도인 A~E에서 C 이하의 점수를 받았다는 사실도 보여줍니다. 기껏해야 보통 수준입니다.
머신 러닝은 Shein의 사업 모델에서 중요한 역할을 합니다. Shein의 글로벌 전략 및 기업 업무 책임자인 Peter Pernot-Day는 작년 8월 Business Insider에 AI가 운영의 핵심이 아니라고 말했지만, 올해 초 리테일 컨퍼런스에서 프레젠테이션을 하는 동안 은 그렇지 않다고 밝혔습니다.
그는 "우리는 최첨단이라고 생각하는 방식으로 수요를 정확하게 예측하기 위해 머신 러닝 기술을 사용하고 있습니다."라고 말했습니다. Pernot-Day는 청중에게 Shein의 5,400개 공급업체 모두가 고객 선호도에 대한 업데이트를 제공하는 AI 소프트웨어 플랫폼에 액세스할 수 있으며, 실시간으로 이에 맞게 생산하는 제품을 변경한다고 말했습니다.
"이것은 우리가 각 의류의 사본을 매우 적게 생산할 수 있다는 것을 의미합니다."라고 그는 말했습니다. "이것은 우리가 낭비하는 것이 매우 적고 재고 낭비가 매우 적다는 것을 의미합니다." 이 회사는 평균적으로 각 품목을 100~200부 정도 보유하고 있다고 말합니다. 이는 일반적으로 시즌마다 수천 개의 품목을 생산하고 몇 달 전에 트렌드를 예측하려는 보다 전통적인 패스트 패션 브랜드와는 극명한 대조를 이룹니다. Shein은 이 모델을 "주문형"이라고 부르고, 2021년에 Vox와 인터뷰한 기술 분석가는 이를 "실시간" 리테일이라고 불렀습니다.
컨퍼런스에서 페르노-데이는 또한 이 기술이 회사가 고객이 입고 싶어하는 "미시 트렌드"를 파악하는 데 도움이 된다고 말했습니다. 그는 "우리는 그것을 감지하고, 우리가 정말 개척했다고 생각하는 방식으로 그에 따라 행동할 수 있습니다."라고 말했습니다. 최근 뉴욕 지방법원에 집단 소송을 제기한 한 디자이너는 회사의 AI 시장 분석 도구가 "소규모 디자이너와 아티스트의 작품에 대한 체계적이고 디지털 저작권 침해의 산업적 규모 계획"에 사용되어 인터넷에서 디자인을 스크래핑하여 생산을 위해 공장으로 직접 보낸다고 주장합니다.
Shein 대변인은 Grist에게 보낸 이메일 성명에서 Peter Pernot-Day의 주장, 즉 기술 덕분에 회사가 폐기물을 줄이고 효율성을 높일 수 있다는 주장을 반복했으며, 2023년 회사의 배출량 증가는 사업 호황에 기인한다고 제안했습니다. 대변인은 "우리는 성장을 지속 가능성과 상반되는 것으로 보지 않습니다."라고 말했습니다.
무역 출판물인 Business of Fashion이 Shein의 지속 가능성 보고서를 분석한 결과, 작년에 회사의 배출량이 매출의 거의 두 배로 증가하여 Shein이 패션 산업에서 가장 많은 배출량을 기록한 회사가 되었습니다. 이에 비해 Zara의 배출량은 매출의 절반으로 증가했습니다. H&M과 Nike와 같은 다른 업계 거물들의 경우 매출은 증가했지만 배출량은 전년 대비 감소했습니다.
델라웨어 대학 패션 및 의류 연구 교수인 쉔 루는 셰인의 배출량이 특히 높은 것은 항공 운송에 의존하기 때문이라고 말했습니다. "AI는 패션 산업에 광범위하게 적용됩니다. AI가 반드시 나쁜 것은 아닙니다." 루가 말했습니다. "문제는 셰인의 특정 사업 모델의 본질입니다."
다른 주요 브랜드는 대량으로 해외로 품목을 배송하고, 비용이 낮은 해상 운송을 선호하며, 많은 국가에 공급업체와 창고를 두고 있어 품목이 소비자에게 도달하는 데 걸리는 거리를 단축합니다.
회사의 지속 가능성 보고서에 따르면 Shein의 기후 발자국의 38%는 시설 간 운송과 고객 간 운송에서 발생하고, 61%는 공급망의 다른 부분에서 발생합니다. 회사는 싱가포르에 본사가 있고 소수의 국가에 공급업체가 있지만, 대부분의 의류는 중국에서 생산되고 개별 주소가 적힌 패키지로 항공으로 고객에게 발송됩니다. 7월에 회사는 매일 약 900,000 개의 의류를 미국으로 보냈습니다.
Shein의 대변인은 Grist에 회사가 공급망의 발자국을 해결하기 위해 탈탄소화 로드맵을 개발 중이라고 말했습니다. 최근 회사는 미국 창고에 보관하는 재고량을 늘려 미국 고객에게 더 빠른 배송 시간을 제공하고 화물기보다 탄소 효율성이 높은 화물선 사용을 늘렸습니다.
루는 "패션 산업에서 탄소 배출을 제어하는 것은 정말 복잡한 과정"이라며 많은 브랜드가 AI를 사용해 운영을 더 효율적으로 만든다고 덧붙였다. "실제로 AI를 어떻게 사용하느냐에 따라 달라집니다."
특정 AI 기술을 사용하면 회사가 더 지속 가능해질 수 있다는 연구 결과가 있습니다. 호주 울런공 대학교의 경영 및 법학 부학장인 샤리아르 액터는 "이것은 빠진 부분입니다."라고 말했습니다. 5월에 액터와 그의 동료들은 패스트 패션 공급업체가 AI 데이터 관리 소프트웨어를 사용하여 대형 브랜드의 지속 가능성 목표를 준수했을 때 해당 회사의 수익성이 더 높고 배출량이 줄었다는 연구 결과를 발표했습니다. 애트커는 이 기술의 주요 용도는 오염 및 배출과 같은 환경 영향을 면밀히 모니터링하는 것이라고 말합니다. 그는 "이런 종류의 추적은 AI 기반 도구가 나오기 전에는 사용할 수 없었습니다."라고 말했습니다.
Shein은 Grist에 Akter의 연구에 포함된 AI의 활용 사례 중 하나인 배출량을 추적하기 위해 기계 학습 데이터 관리 소프트웨어를 사용하지 않는다고 말했습니다. 하지만 이 회사가 수요를 예측하고 낭비를 줄이기 위해 기계 학습 소프트웨어를 사용한다는 것은 연구에 포함된 또 다른 AI 활용 사례입니다.
그럼에도 불구하고, 이 회사는 목표를 달성하기까지 갈 길이 멀다. 그리스트는 셰인이 2023년에 공급업체에 태양광 패널을 제공하고 해상 운송을 선택하는 등의 조치를 통해 절감한 배출량이 회사의 연간 총 탄소 배출량의 약 3%에 달한다고 계산했다.
Sustainable and Just Future의 레니어는 패스트 패션 산업에서 AI를 윤리적으로 사용하는 것은 없다고 생각합니다. 그녀는 대체로 비규제 기술로 인해 브랜드가 근로자와 환경에 미치는 해로운 영향을 심화시킬 수 있다고 말했습니다. 그녀는 "패스트 패션 공장에서 일하는 사람들은 이제 더 많이, 더 빨리 생산해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다."라고 말했습니다.
레니어와 루는 둘 다 지속 가능한 패션 산업의 핵심은 고객에게 덜 사도록 설득하는 것이라고 믿습니다. 루는 회사가 지속 불가능한 관행을 바꾸지 않고도 AI를 사용하여 매출을 늘린다면 기후 발자국도 그에 따라 커질 것이라고 말했습니다. 그는 "시장에서 인기 있는 품목을 더 많이 제공하고 소비자가 과거보다 더 많이 구매하도록 장려할 수 있는 전반적인 효과입니다."라고 말했습니다. "물론 전반적인 탄소 영향은 더 높을 것입니다."
