聯合利華美妝、健康與個人護理科學技術主管Samantha Tucker-Samaras博士表示，AI和機器學習的發展正在改變護膚品的設計思路。
Samaras在郵件採訪中指出，「數字生物學、AI、機器學習以及未來量子計算等各種科學進步的結合，正在改變我們認識和解決頭皮屑、痤瘡、衰老等問題的方法。」
Samaras領導著聯合利華的個人護理、美妝及健康業務的創新科學研究。作為Dove、Vaseline和Axe等品牌背後的科技先驅，Samaras和她的團隊一直在運用膠體科學、高分子化學、微生物組學和感官科學等最新技術充實品牌產品線。
Samaras坦言，過去十年以來，聯合利華一直專注於擴大AI等數字技術的應用、提高工作智能化水平。「現在我們才剛剛觸及到AI可能性的表層。」
「如果我們從科學的角度踏上這段探索之旅，AI將幫助我們從表面到深層全面理解大家在美妝和健康方面的一些常見抱怨，比如頭皮屑、皮膚乾燥乃至粉刺痤瘡。」
例如，粉刺就是一種複雜的生物反應，是多種因素相結合的產物——包括生活環境、微生物組乃至遺傳基因。「通過使用AI，我們能夠在深入的生物學層面破解並認識身體當中出現的微小、但卻相互關聯的變化。正是這些變化引發了粉刺痤瘡之類的問題，也能啟發我們為消費者開發出更好的技術和產品。」
「AI為我們帶來能夠處理數百萬個數據點的工具，可以找到引發粉刺或皮膚乾燥問題的「臨界點」。」
從AI到量子計算
Samaras表示，聯合利華還在運用AI帶來的發現為消費者製造更好的產品。
「比如說，神經醯胺是一種重要的脂質，能夠幫助皮膚保持水分並保護其免受周邊環境的影響，因此在改善皮膚健康方面發揮著至關重要的作用。另外，它對防止細紋和皺紋等衰老跡象也有很好的效果，所以才經常被用在護膚產品當中。」
「利用AI，我們的科學家們發現了更多利用專利成分組合來滋養皮膚的辦法，能幫助皮膚自行生成更多天然神經醯胺。只有分析大量數據，並研究皮膚對於不同有益成分組合的反應，才能完成這方面研究。如果沒有AI的存在，我們根本就無法取得突破。」
Samaras指出，AI讓他們能夠在幾秒鐘內測試數百萬種配方組合，從而為消費者們創造出更好的配方和替代成分。「這不僅增強了我們的供應鏈彈性，也有助於改善原有配方的可持續性和成本效益，同時保證不影響產品的質量或者有效性。」
「我們能夠繪製虛擬地圖、建模和實驗，以數字方式完成流程的設計和模擬，之後在全球各地的工廠進一步實現創新製造。」
Samaras堅信，AI與量子計算這對組合將擁有無窮無盡的開發空間。
縮短上市周期，塑造穩健供應鏈
「美妝行業正處於令人興奮的上升起點，AI和未來的量子計算終將融入我們的生活，帶來令人難以想像的科學和產品創新機會。而其中最令人興奮的事情之一，就是思考產品和日常生活如何與更廣泛的生態系統對接和交互，再據此直接為消費者提供相關見解。」
據Samaras介紹，他們的業務體系中已經有300多個AI應用。聯合利華正在利用這項技術確定能夠提高供應甸彈性的替代成分，藉此讓原有配方更具可持續性和成本效益。
「我們還使用AI在不影響產品質量或有效性的情況下，減少成分數量以簡化原本的配方。例如，我們的專有AI算法能夠發現、篩選並評估全球各主要市場上的創意和趨勢性機會，將趨勢的發現速度提升到以往所無法想像的水平。」
Samaras提到，以目前流行的Sunsilk洋蔥與荷荷巴油洗髮水為例。印度人本身就一直在用洋蔥和荷荷巴油清洗頭髮，Samaras的團隊研究了這個配方並開發出成分原型，在完成消費者測試後成功在100天之內就推出了最終產品。另一個安全是Lynx AI身體噴霧（限量版），它是用46 TB數據、6000種成分和350萬種潛在香味組合開發而來，意在提供獨一無二的嗅覺體驗。
AI與可持續產品
Samaras提到，在技術方面，AI能夠找到新的成分組合、創造出可持續性更好的產品，幫助企業在有效滿足消費者的同時保護地球生態。
「使用AI，我們能夠預測皮膚接觸某些化學物質或成分時發生的生物反應。我們相信，使用科學理論也能保證產品安全，逐步取代動物實驗。」
聯合利華目前擁有超過25個PETA（善待動物組織）批准的品牌，包括TRESemmé、Simple、Sunsilk 和 Lakmé等。2018年，聯合利華開始在全球範圍內停止化妝品的動物試驗，Dove品牌也因此獲得PETA認證。
「我們認為，並不一定要依靠動物試驗來保證產品或其中特定成分的安全性，也支持在全球範圍內禁止對化妝品進行動物試驗。」
她以紅色唇膏舉例。
「這種美麗且充滿活力的紅色，源自叫做胭脂紅的成分——幾千年來，人們一直將它作為打造烈焰紅唇的最佳顏料。但以往人們無法在色深和艷度間做出調整，而且過去使用的是紅色胭脂蟲為原料。製作一支口紅，可能需要多達上千隻被壓碎的胭脂蟲。」
Samaras表示，為了找到一種純植物材料的替代成分，他們決定求助於AI。
「我們首先使用電腦分析並定義了胭脂紅的特別之處。電腦能夠清晰定義出人眼所能識別的每一種顏色組合。在掌握了這些特徵之後，我們開始讓AI介入，快速完成以往需要幾百萬次物理實驗才能重現的組合和可能性。」
「這項技術在我們的Hourglass Red Zero唇膏中得到應用，這也是真正具有開創性的創新案例。如果沒有數字工具，科學家們可能需要幾年時間才能完成同樣的開發。」
解鎖人類微生物組
「聯合利華已經在微生物組領域研究了約15年。隨著五、六年前AI技術的出現，我們開始更深入地了解微生物組如何與宿主相互作用，以及腸道、皮膚和大腦間怎樣彼此聯繫。」
「通過AI驅動的數據分析，我們研究了微生物組——也就是我們體內、體表和周邊上百萬億的微生物群——在刺激人體免疫系統和保持皮膚健康方面的作用。我們發現了如何通過產品管理皮膚微生物群和皮膚神經醯胺，以幫助解決皮膚質量和水合作用等問題。」
Samaras提到，AI正幫助人類從更深層次、最基礎的層面理解消費者群體中的常見抱怨，而這些抱怨所指向的往往是極為複雜的生物反應。
「這項技術揭示出基因組學、微生物組學和蛋白質組學中相互重疊、極端複雜的高維數據中的見解和可驗證假設，讓我們能夠更深入地了解像丘疹或皺紋這類簡單現象的發生機理。」
AI和機器學習還以前所未有的方式為Samaras團隊提供了複雜的數據集與跟蹤模式，「這些技術能幫助我們分析出某些配方或產品如何影響皮膚健康。」
「技術、生物資訊學以及AI領域的進步正在解鎖更多新知識，讓我們真正理解人類微生物組的底層原理，特別是人體每天在發生哪些生物學變化。」
Samaras認為，這項研究有望為人類開啟一個更美麗、更幸福的未來，創造出完全基於數據和科學知識的新一代產品。
「例如，以科學方式跟蹤美妝和個人護理產品、以及消費者飲食或清潔水溫的影響，這也許將真正揭開美妝乃至整個健康領域的神秘面紗。」
