Sophia Kianni 谈时尚、气候与用 AI 创办 Phia

在 The AI Download 中，Shira Lazar 邀请气候活动人士、Phia 联合创始人和 The Burnouts 联合主持人 Sophia Kianni。两人计划讨论可持续性、时尚、创业以及 AI 与人相关的一面。

Kianni 将自己对技术的兴趣追溯到科技高中和斯坦福大学。她说，ChatGPT 的出现让她意识到平台正在发生转变，并开始思考 AI 如何支持自己不同项目的工作。

她说，Climate Cardinals 与 Google 的合作使用翻译技术，将非营利组织的部分工作自动化。在 Phia，她认为 AI 可以帮助人们更容易找到合适的购物商品。她认为审慎使用技术可以支持社会进步。

Lazar 询问气候倡导者与科技行业之间的张力。Kianni 说 AI 已经成为重大的社会转变，现在的责任是审慎使用它。她希望自动化能提高系统效率，减少浪费。

以时尚为例，Kianni 认为过度生产、不合适的购买和退货造成浪费。她引用了二手购买碳减排幅度的一项较大估计，但采访没有说明该计算的边界。她认为让二手商品更容易找到可能有所帮助。

被问到行动人士之间的分歧时，Kianni 说不同角色都重要：有人挑战体系、推动批判性讨论，也有人构建解决方案。她重视两种方式，希望社会进步的不同观点都能有空间。

谈到教育，她希望 AI 减少整理引文格式等繁琐任务所需的时间，让人有更多时间进行综合分析和学习。她对新一代学生如何使用这些工具感兴趣。

Kianni 注意到，创作者为可预测的模式和算法优化时，线上内容可能变得相似。她喜欢营销，也认为分析能提高部分创作工作的效率，但她好奇被设计出来的传播热度长期会如何影响原创性和创作者。

两人思考，越来越多的活动发生在线上，是否会让线下连接更加珍贵。Kianni 说自己重视面对面的关系，公司大部分时间也在办公室一起工作。她认为年轻人需要对上网时间设定边界。

Kianni 与 Phoebe Gates 随机分配为室友后相识。共同的时尚兴趣和一门创业课让她们一起探索购物问题。她们最初并没有计划离开学校、搬到纽约并创办公司。

一位斯坦福教授喜欢她们的早期作品，提供了初始资助，鼓励她们雇人并测试这个想法能否成为企业。Kianni 描述了从共同解决问题的朋友逐渐变成联合创始人和播客搭档的过程。

最初的问题很熟悉：购物者找到一条新裙子后，可能觉得 Poshmark、Depop 或 The RealReal 上有更便宜的同款。逐一搜索二手网站既慢，又经常找不到。

在大约 30 至 50 次用户访谈后，创始人制作了一款 Chrome 扩展，帮助用户购物时寻找接近的二手替代品。Kianni 说，了解到大量服装购物发生在手机上后，她们决定优先开发 Safari 移动扩展，降低桌面扩展的优先级。

Phia 后来加入了估计转售价值、材质和评价等信息。Kianni 将产品定位为购物顾问，帮助回答“我应该买吗？”她说，采访时公司已融资 800 万美元；主持人提到约有 70 万用户。

Kianni 解释，零售商合作提供了包括 eBay 在内的商品目录数据。Phia 将图片、描述和标题与已索引商品比较以寻找匹配。她说公司当时已索引超过 3 亿件商品，并把匹配延迟从约八至十秒降低到两秒以内。

公司通过类似二手商品的挂牌信息估算转售价值，并使用互动信号改进排序。Kianni 将 AI 和机器学习描述为这一过程的组成部分，个性化是重要目标。

Lazar 询问，如果大公司复制功能，小型初创公司如何保护自己。Kianni 提到基础设施、关系和品牌合作，称 Phia 当时与 5100 多个品牌建立了关系。她也强调高效获取用户和建设社区。

创始人的播客 The Burnouts 让她们能够分享所学，并听取与 Phia 目标用户重合的观众意见。Kianni 说，这些反馈可以帮助产品迭代。她引用的观看和触达数字描述的是录制时的公司情况。

Kianni 认为创始人应该解释产品背后的人和动机。她说 Phia 的名字结合了 Phoebe 和 Sophia，分享她们的故事有助于潜在用户理解她们想解决的问题。她认为，在技术越来越容易复制时，社区和触达用户的能力可能很重要。

展望时尚领域，Kianni 对虚拟试穿工具感到兴奋，它可以帮助人们在购买前看到商品可能的穿着效果。她还介绍 Phia 的尺码功能：利用购物者的尺寸和零售商数据推荐尺码。

她希望更好的信息能减少退货带来的摩擦和浪费。Lazar 说自己用 AI 帮助搭配服装，也重视二手购物，尽管实体二手店有时会让她感到不知从何选起。

被问到除了营销语言之外 AI 如何帮助可持续性时，Kianni 再次提到低效体系。她看到供应侧预测和按需生产的机会，让品牌减少生产卖不掉、被打折甚至被丢弃的衣服。

她也希望产品设计得更耐用，并建立帮助人们追踪、转售或捐赠衣物的体系。Lazar 补充说按需制造可能减少浪费，同时承认 AI 自身的环境成本仍需关注。

Kianni 说，她和 Gates 在创办 Phia 前不久启动了 The Burnouts。她们希望有一个空间讨论二十多岁时如何兼顾事业、朋友、家庭和亲密关系。她们邀请创业者和其他领导者分享经历与经验。

谈到职业倦怠，Kianni 分享一种观点：缺少进展可能让人疲惫。她说自己工作时间很长，但目前因进展和热爱的工作而感到有动力。这是她对自身动力的描述，并非热爱工作就能避免职业倦怠的普遍规律。

Lazar 询问 AI 如何帮助初创公司的创作。Kianni 希望团队学习工具，减少剪辑、音频和其他重复工作花费的时间，把注意力留给更有挑战的任务。她对节省时间的估计属于个人判断。

Kianni 介绍使用 Adobe Firefly 工具为社交短片制作或生成动态辅助画面。她说，与寻找特定现有素材相比，制作示意画面可能更快；根据团队的观察，变化的画面也有助于留住短视频观众。

被问到自动化的边界时，Kianni 回到那些让自己感到快乐的工作。她喜欢写作，更愿意亲自写许多邮件和私人消息，因为她希望保留自己的声音和人与人之间的连接。

对于繁琐或重复性任务，她很乐意使用 AI。展望未来，她设想只用几段文字描述一个小型软件工具，就能为工作流程创建它，让人们有更多时间处理更难的问题。

对于 Phia，她设想能了解个人品味、帮助判断商品是否合适的购物智能体。目标是减少寻找不合适商品和可能退货所花的时间，同时保留时尚购物的乐趣。

Kianni 说团队希望将数字衣橱、过往购买、搭配和转售连接起来。她把有趣的时尚探索与更具交易性质的购买区分开来，并将 Phia 看作围绕这种丰富体验构建的消费者界面。

随着 AI 改变搜索并降低软件发布门槛，Kianni 认为触达用户、数据和合作关系会更重要。她将社区和品牌关系描述为初创公司的判断，同时承认自己是第一次创业。

被问到如何照顾自己时，Kianni 提到让她充满能量的同事、朋友和家人。她说，花时间与所爱的人交谈有助于自己保持动力和稳定。

在快问快答中，她将 Adobe Firefly 称为喜欢的工具，并批评把私人对话交给 AI 做心理分析的趋势。她提醒说，诱导性问题可能使输出产生偏差，因此生成的回答不应自动被当作证据。

她提到正在尝试一款邮件起草工具，但说自己仍亲自撰写许多通信，尚未完全确定它是否适合自己。她用务实、乐观和有抱负形容自己与 AI 的关系，并鼓励听众利用它学习和节省时间。