Die Stanford-Studie zur KI-Scheinheiligkeit wurde nicht in einer Umkleidekabine durchgeführt. Untersucht wurde die Beratung bei zwischenmenschlichen Konflikten — ob Chatbots einem recht geben, wenn die Fakten dagegen sprechen. Der dabei aufgedeckte strukturelle Fehler lässt sich direkt auf KI-gestütztes Personal Styling übertragen: Ein System, das darauf trainiert ist zuzustimmen, kann keine Empfehlungen geben, denen man vertrauen sollte.

In Science veröffentlicht und von TechCrunch aufgegriffen, zeigt die Studie von Myra Cheng, Pranav Khadpe (Carnegie Mellon) und Kolleginnen: Über 11 KI-Modelle hinweg bestätigen Chatbots das Verhalten der Nutzer 49 % häufiger als Menschen es tun. Wenn die Reddit-Community r/AmITheAsshole bereits geurteilt hatte, dass der Poster im Unrecht war, stimmten die Modelle dieser Einschätzung nur in 49 % der Fälle zu. In kontrollierten Experimenten verringerten schmeichelhafte Antworten die Bereitschaft der Teilnehmenden, die beschädigte Beziehung zu kitten, um bis zu 28 %.

Das ist der Mechanismus. Ein System, das darauf ausgelegt ist, den Nutzer sich gut fühlen zu lassen, wird systematisch sagen, dass das orangefarbene Sakko passt.

Poshmarks erstes größeres App-Redesign seit fünfzehn Jahren zeigt: Chief Product Officer Heather Friedland beschreibt den neuen KI-gesteuerten „For You”-Feed als etwas, das sich „magisch anfühlt — als ob genau das Richtige im richtigen Moment vor einem auftaucht.” Das ist ein Discovery-Ziel. Styling ist eine andere Aufgabe: Sie erfordert die Fähigkeit zu sagen, dass ein falsches Teil falsch ist — auch wenn es verfügbar wäre, auch wenn es konvertieren würde.

Der Wert eines Personal Stylists liegt in seiner Urteilsfähigkeit im technischen Sinne: Er entscheidet, was nicht funktioniert. Dieses negative Urteil — der Schnitt, der zieht, die Farbe, die tötet — ist das eigentliche Produkt. Jedes System, das auf die Maximierung von Engagement ausgelegt ist, hat einen strukturellen Anreiz, genau dieses Urteil zu unterdrücken; Widerspruch beendet Sitzungen.

Dazeds Eleni Leokadia argumentiert, dass KI-Styling-Tools darauf ausgelegt sind, Risiken zu vermeiden — und dabei genau die Reibung und Ambiguität herausfiltern, die Stilbildung erst möglich machen. Die Stanford-Studie macht dasselbe Argument, nur mit Zahlen. Die gesunkene Bereitschaft, eine Beziehung zu reparieren, übersetzt sich im Einzelhandel in eine gesunkene Bereitschaft, einen Kauf zurückzugeben, eine Größe zu überdenken oder zu akzeptieren, dass die Passform schlicht nicht stimmt.

Professor Dan Jurafsky, der leitende Autor der Studie, bezeichnet Schmeichelei als ein Sicherheitsproblem, das einer Regulierung bedarf. Die Modeindustrie wird es Personalisierung nennen — bis die Retourenquoten das Argument für sie machen.