الصور المولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي دخلت تدريجياً قوائم المطاعم، لكن المشكلة أن بعض هذه الصور بدلاً من إثارة شهية الزبون قد تثير الإشمئزاز.
صور الأطعمة التي تُنتَج بأدوات الذكاء الاصطناعي تبدو أحياناً مفرطة في الكمال؛ من خبز الحلويات ذا تماثل غير طبيعي إلى كرات الآيس كريم المستديرة تماماً والروبيان الذي يختلف مظهره اختلافاً ملحوظاً عن العينات الحقيقية.
أليكس ليسل، المدير الفني لشركة Reality Defender، يوضح هذه الظاهرة قائلاً إن بعض صور الطعام المولّدة بالذكاء الاصطناعي تشبه منتجاً «حاول كائن فضائي صنع بيتزا دون فهم المبادئ الأساسية». ووفقاً له، هذا المظهر غير الطبيعي هو نتيجة طريقة عمل نماذج الذكاء الاصطناعي ومحاولتها التعرف وإعادة إنتاج الأنماط الموجودة في بيانات التدريب.
نماذج اللغة الكبيرة ونماذج النشر التي تشكّل قاعدة أدوات مثل ChatGPT وMidjourney تتدرّب باستخدام كميات هائلة من البيانات وتستخدم الأنماط الموجودة في هذه البيانات لتوليد محتوى جديد.
وفقاً ليسل، العديد من الصور التي تنتجها هذه النماذج تشبه إلى حد كبير الصور الموجودة في قوائم مطاعم السلسلة القديمة؛ لأن مثل هذه الصور أيضاً كانت جزءاً من البيانات التي تدربت عليها نماذج الذكاء الاصطناعي.
عندما يكمل الذكاء الاصطناعي الطعام بشكل مفرط
قد تتعقّد هذه المسألة مع دخول المحتوى المولَّد بالذكاء الاصطناعي في دورة بيانات التدريب. أحد المخاوف المطروحة هنا هو ظاهرة تُسمى «انهيار النموذج»؛ حالة يمكن أن يؤدي فيها الاستخدام المستمر للبيانات الاصطناعية في تدريب النماذج إلى تدهور جودة المخرجات.
مع ذلك، يرى ليسل أن ما يحدث في صور القوائم أقرب إلى نوع من «التقارب». في هذه الحالة، مخرجات الذكاء الاصطناعي المختلفة تصبح تدريجياً شبيهة ببعضها البعض وتقلّ التنوع والميزات الفريدة للصور، دون أن يصبح النموذج بالضرورة عديم الفائدة تماماً.
التشابه بين قوائم مطاعم السلسلة والاستخدام المتكرر للمخرجات السابقة كبيانات تدريب يمكن أن يعزّز هذا الاتجاه.
لي رينيه من جامعة إيلان يعتقد أيضاً أن محاولة تحسين البيانات بهدف إنتاج محتوى يروق للمستخدمين أكثر يمكن أن تؤدي إلى نوع من التجانس. ببساطة، يميل الذكاء الاصطناعي إلى إزالة الميزات غير الاعتيادية و«الحواف» في الصور ويصل في النهاية إلى مخرجات تبدو بصرياً أكثر كمالاً لكنها في الوقت نفسه أقل واقعية.
التكرار يجعل صور الطعام أغرب
أظهر اختبار أُجري على منصة X أيضاً دلائل على هذه الظاهرة. مستخدم باسم Laptech حرّر قائمة مولّدة بالذكاء الاصطناعي مراراً وبعد إعادة التوليد 100 مرة لاحظ أن صور الأطعمة أصبحت تدريجياً أقل شبهاً بالعناصر الحقيقية.
في هذه العملية تحوّلت أشكال الأطعمة أكثر نحو الأشكال المستديرة والملساء وتراجعت السمات الطبيعية وغير المنتظمة الموجودة في الأطعمة الحقيقية. إعادة التجربة أعطت نتيجة مماثلة.
لكن المسألة ليست فقط المظهر الغريب لهذه الصور. وجد باحثون من جامعة دويسبورغ-إيسن أن الصور التي تبدو شبه واقعية تماماً لكنها تحتوي على دلائل دقيقة وغير طبيعية قد تثير الإشمئزاز لدى المشاهد أكثر من الصور الواضح تزويرها.
هذا الأمر ذو أهمية خاصة لصناعة المطاعم؛ لأن الهدف الرئيسي للصور في القوائم هو إثارة الشهية وخلق توقع إيجابي لدى الزبون. إن بدت صورة الطعام مصطنعة أو غير طبيعية للغاية فقد تحقق العكس تماماً.
من جهة أخرى، المشكلة ليست محصورة بالمطاعم. انتشار الصور والفيديوهات المولّدة بالذكاء الاصطناعي جعل الثقة بالمحتوى البصري تواجه تحدياً جدياً.
لسِل يعتقد أن الصور والفيديوهات لم تعد كما في السابق يمكن اعتبارها دليلاً موثوقاً؛ تغيير يراه واحداً من التحولات الأساسية الناتجة عن انتشار الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية.