Ресторани дедалі частіше використовують генеративний AI для створення зображень страв у меню, але результат нерідко виглядає неприродно: їжа стає надто симетричною, гладкою та схожою між собою. Експерти пов’язують цей ефект з особливостями навчальних даних AI-моделей та поступовою «гомогенізацією» згенерованого контенту.
Повідомляє видання GALERANEWS, посилаючись на TechCrunch.
Генератори зображень на кшталт ChatGPT і Midjourney навчаються на величезних масивах даних та шукають у них закономірності, щоб сформувати результат відповідно до запиту користувача. Якщо попросити AI створити меню бургерної, модель спирається на візуальні патерни, які вже бачила у навчальних матеріалах. Через це зображення їжі часто тяжіють до схожої естетики.
Особливо помітною проблема стає у випадку фастфуду. Генератор може орієнтуватися на меню великих мереж на кшталт Wendy’s, Burger King або McDonald’s, які й без того мають багато спільних візуальних рис. AI відтворює ці закономірності, через що нові зображення можуть ставати ще більш однотипними.
Додатковий ризик виникає, коли створені штучним інтелектом матеріали знову потрапляють у набори даних для навчання моделей. Надмірне навчання AI на власному синтетичному контенті може призвести до так званого model collapse — деградації моделі. Водночас експерти вважають, що у випадку з однотипними зображеннями їжі точніше говорити про convergence: якість результатів поступово погіршується, хоча сама модель залишається працездатною.
Ще один чинник — оптимізація навчальних даних під візуально привабливий та нейтральний результат. За словами директора Imagining the Digital Future Center при Elon University Lee Rainie, такий підхід може призводити до гомогенізації. У зображеннях це проявляється в надмірно правильних формах, гладких поверхнях та усуненні деталей, які роблять реальні об’єкти менш ідеальними.
Ситуація може погіршуватися після багаторазового редагування одного AI-зображення. В експерименті, опублікованому користувачем X під ім’ям Labtec, меню, створене в ChatGPT, редагували 100 разів. Після численних змін їжа дедалі менше нагадувала реальні страви. Подібний ефект може виникати й у ресторанах, коли власники багато разів змінюють у згенерованих меню ціни, назви або інші дрібні елементи.
Негативне сприйняття таких зображень має й наукове пояснення. Дослідники University of Duisburg-Essen виявили в AI-зображеннях їжі ефект «моторошної долини»: картинки, які виглядали майже реалістично, викликали більше відрази та дискомфорту, ніж очевидно штучні зображення.
Проблема виходить за межі ресторанних меню. Поширення реалістичного синтетичного контенту ускладнює визначення того, чи є фотографія або відео справжніми. Саме на тлі розвитку генеративного AI зростає окрема категорія компаній, які створюють інструменти для виявлення AI-контенту та перевірки його автентичності.
