К чему приводит применение нейросетей в ресторанном бизнесе?

Рестораны все чаще используют генеративный ИИ для создания изображений блюд и оформления меню. Но результат не всегда выглядит убедительно. Еда может получаться слишком идеальной, симметричной и гладкой. Из-за этого изображение кажется искусственным, пишет TechCrunch.

Иногда ошибки заметны сразу: например, сыр выглядит неестественно расплавленным, а продукты приобретают странную форму. В других случаях картинка кажется нормальной, пока пользователь не начинает рассматривать детали.

«Это почти как если бы инопланетянин пытался приготовить пиццу, не понимая ее основных принципов», — рассказал TechCrunch Алекс Лайл, технический директор компании Reality Defender — фирма занимается технологиями определения ИИ-контента и его верификации.

Почему изображения становятся похожими

Одна из причин — данные, на которых обучаются генеративные модели. ИИ анализирует большие объемы контента и находит в нем повторяющиеся приемы. Затем он использует их для создания новых изображений.

Например, при запросе на меню для бургерной модель может ориентироваться на существующее оформление крупных ресторанных сетей.

При этом визуальный стиль самих ресторанных сетей уже во многом похож. В результате ИИ воспроизводит знакомые решения и дополнительно их усредняет. Эффект может усиливаться, если сгенерированные изображения в дальнейшем попадают в данные для обучения других моделей.

Эксперты называют такой процесс конвергенцией — результаты разных генераций постепенно сближаются. При этом модель продолжает нормально работать.

Еще одна причина связана с тем, что генеративные системы стремятся выдавать привлекательный и безопасный результат. Поэтому изображения могут становиться слишком правильными: булочки — идеально подрумяненными, шарики мороженого — круглыми, а продукты — гладкими и симметричными.

Подобная идеализация давно используется в рекламе еды. Фуд-стилисты и фотографы специально делают блюда привлекательнее, чем они выглядят в реальности. Генеративный ИИ может усиливать этот эффект.

Кроме того, ИИ склонен «сглаживать острые углы» как в изображениях, так и в текстах.

Эффект может становиться заметнее после многократного редактирования. Пользователь X под ником Labtec создал меню в ChatGPT, а затем последовательно отредактировал его 100 раз. С каждой правкой еда становилась более гладкой и все меньше напоминала реальные продукты. Его эксперимент вы можете увидеть в ролике ниже.

Для ресторанов это может стать практической проблемой, пишет издание. Меню приходится регулярно обновлять — например, менять цены или названия блюд. Если каждый раз редактировать уже сгенерированное изображение, оно может постепенно становиться менее реалистичным.

Что это значит для рекламы

Проблема выходит за пределы ресторанных меню. Те же механизмы работают в рекламном производстве. Например, в недавнем исследовании «VK Рекламы» и Hi-Tech Mail 77% россиян заявили, что им больше нравится реклама без нейросетей, а 53% считают, что способны отличить рекламу, созданную ИИ, от сделанной человеком.

ИИ позволяет быстрее создавать изображения, адаптировать их под разные форматы и выпускать больше вариантов креатива. Но массовое использование одних и тех же инструментов ставит перед брендами другой вопрос — как сохранить собственный визуальный стиль.

По данным февральского исследования Okkam Creative, 100% опрошенных рекламных агентств уже используют ИИ в работе, все больше компаний централизованно внедряют нейросети. Одновременно усиливается кризис доверия: 56% пользователей заявляют, что реклама, созданная нейросетями, снижает их доверие к бренду, а 26% воспринимают использование ИИ без маркировки как признак нечестности.

CEO Moskva Production Алиса Петрова говорит, что при использовании ИИ важны мера и уместность: когда технология заменяет что-то «искреннее, человечное и теплое», аудитория считывает фальшь. Она предлагает воспринимать ИИ как инструмент, усиливающий идею, а не как замену человеческому креативу.

Алена Хабаза, Account Director MediaDesk Group формулирует похожую мысль. По ее словам, ощущение «подмены реальности» в рекламе способно ударить по лояльности и конверсии. Доверие строят прозрачные правила применения ИИ, маркировка, приоритет фактов над эффектностью.

Само по себе использование нейросетей не означает, что рекламные изображения обязательно станут одинаковыми. Результат зависит от выбранной модели, исходных материалов, запросов и работы креативной команды. Однако пример с ресторанными меню показывает, что генеративные системы могут воспроизводить уже распространенные визуальные приемы и стремиться к усредненно привлекательной эстетике.

Почему это стало проблемой для людей

Человеку необязательно понимать, что именно не так с изображением, чтобы почувствовать его искусственность.

«У людей есть почти необъяснимое ощущение, когда они смотрят на что-то, созданное ИИ, в сравнении с тем, что изначально было реальным. Это сложно сформулировать, но люди каким-то образом это чувствуют», — считает директор Imagining the Digital Future Center при Университете Элона Ли Рейни.

Похожий эффект обнаружили ученые Университета Дуйсбурга — Эссена. Они изучали реакцию людей на созданные ИИ изображения еды. Почти реалистичные картинки вызывали больше отвращения и дискомфорта, чем явно искусственные. Исследователи связали это с эффектом «зловещей долины».

Таким образом, использование ИИ может создавать для ресторанов не только эстетический, но и репутационный риск. Попытка быстро получить привлекательное изображение блюда в некоторых случаях способна дать обратный эффект.