AI poate recrea mâncarea convingător, dar întâmpină o dificultate în a declanșa un anumit aspect
Imaginile de mâncare generate de inteligența artificială (AI) pot părea convingătoare în ceea ce privește judecățile nutriționale, dar realismul este esențial pentru a-i determina pe oameni să dorească să consume aceste alimente.
Un nou studiu publicat în revista Scientific Reports arată că oamenii percep imaginile de mâncare generate de AI ca fiind similare cu cele reale în ceea ce privește conținutul caloric și sănătatea, dar le consideră mai puțin realiste și raportează o dorință mai scăzută de a consuma alimentele prezentate.
Context
Ilustrațiile vizuale ale alimentelor sunt utilizate pe scară largă în cercetare pentru a evalua răspunsurile de apetit, procesarea cognitivă și comportamentele alimentare. Totuși, bazele de date standardizate care conțin imagini de alimente cu proprietăți validate au deficiențe, cum ar fi numărul mic de imagini sau variabilitatea limitată.
Ca soluție potențială, au fost dezvoltate generatoare de imagini bazate pe AI pentru a crea conținut sintetic realist, care este disponibil pe rețelele de socializare și deja folosit în marketing și publicitate.
AI generativ poate crea eficient stimuli vizuali de mâncare cu o gamă variată de caracteristici, inclusiv naturalețe, sănătate, porție, textură și stil de plating. Spre deosebire de imaginile reale de alimente, este dificil să se obțină o astfel de varietate controlată.
Aceste avantaje ale imaginilor de alimente generate de AI subliniază necesitatea validării utilizabilității acestora în cercetare ca alternative potențiale la imaginile reale. Studiul de față a avut ca scop compararea eficacității imaginilor de alimente generate de AI și a celor reale, pre-validate, în evocarea percepțiilor participanților pe patru dimensiuni: realism, dorința de a mânca, conținut caloric și sănătate.
Aceste patru dimensiuni au fost selectate pentru a evalua autenticitatea percepută a originii imaginilor (realism), răspunsurile apetitive (dorința de a mânca) și inferențele cognitive despre proprietățile nutriționale ale unui aliment (conținut caloric și sănătate).
Constatări Cheie
Studiul a inclus 87 de participanți care au evaluat 60 de perechi de imagini de alimente generate de AI și imagini reale pe patru dimensiuni. Evaluările au indicat că imaginile de alimente generate de AI au fost percepute ca fiind semnificativ mai puțin realiste și au elicitat o dorință mai scăzută de a mânca comparativ cu cele reale. Totuși, evaluările sănătății și conținutului caloric nu au diferit semnificativ între cele două tipuri de imagini la pragul de semnificație corectat al studiului.
Analiza moderatorilor a arătat că diferențele în evaluările realismului perceput între imaginile AI și cele reale au prezis semnificativ diferențele în evaluările sănătății și dorinței de a mânca, dar nu în evaluările conținutului caloric.
Printre cele 14 imagini AI care au fost evaluate ca fiind mai realiste decât omologii lor reali, 11 au fost asociate cu evaluări mai ridicate ale dorinței de a mânca în comparație cu cele reale. Totuși, acest model a fost mai puțin clar pentru evaluările sănătății.
În general, aceste constatări indică faptul că imaginile de alimente hiper-realistice generate de AI tind să aibă evaluări mai ridicate ale dorinței de a mânca, deși studiul nu poate stabili că un realism mai mare cauzează această reacție.
Semnificația Studiului
Studiul constată că imaginile de alimente generate de AI au provocat o dorință de a mânca mai scăzută decât imaginile de alimente reale și au fost, de asemenea, evaluate ca fiind mai puțin realiste. Este demn de remarcat că, cu cât o imagine de mâncare generată de AI arată mai realist în comparație cu omologul său real, cu atât mai sănătoasă și mai atrăgătoare tinde să apară, deși aceste relații sunt asociative și nu cauzale.
Aceste constatări sugerează că efectul de hiperrealism AI raportat anterior în imaginile faciale generate de AI nu a fost replicat în imaginile de alimente în acest studiu. Cu alte cuvinte, cercetările anterioare au constatat că unele fețe generate de AI pot fi percepute ca fiind mai realiste decât fețele reale, în timp ce imaginile de alimente generate de AI evaluate în acest studiu au fost considerate ca fiind, în medie, mai puțin realiste decât omologii lor reali.
Această diferență de percepție ar putea fi legată de conceptul de psihologie cognitivă al „spațiului feței”, care propune că creierul uman stochează și recunoaște fețele într-o hartă mentală multidimensională abstractă. În cadrul acestui cadru, fețele prototipice sau medii sunt reprezentate mai aproape de centrul spațiului feței.
Modelele generative AI ar putea exploata această prototipicalitate, sporind astfel realismul perceput și atractivitatea în fețe. Totuși, un echivalent alimentar pentru spațiul feței nu a fost niciodată stabilit, iar nu există dovezi că alimentele sunt reprezentate printr-o structură de prototip similară. Autorii sugerează, prin urmare, că hiperrealismul AI ar putea depinde de mecanisme de procesare specifice domeniului, mai degrabă decât să funcționeze universal între tipurile de imagini.
Deși imaginile de alimente generate de AI au fost în general mai puțin realiste, 14 din cele 60 de imagini AI au fost evaluate ca fiind mai realiste decât omologii lor reali. Identificarea unor astfel de imagini hiper-realistice prin pre-validare ar putea fi, prin urmare, importantă în cercetarea clinică, unde imaginile de alimente generate de AI selectate cu grijă ar putea servi ca alternative la stimuli reali pentru studiul apetitului și tulburărilor alimentare.
Imaginile hiper-realistice generate de AI ar putea avea aplicații și în aplicațiile de livrare a alimentelor sau magazinele online, unde ar putea influența percepțiile consumatorilor asupra sănătății sau dorinței. Algoritmii de optimizare a imaginilor conduși de AI, utilizați frecvent pentru a rafina iluminarea, textura sau saturația culorii, ar putea influența percepțiile consumatorilor asupra realismului sau dorinței de a mânca. Cu toate acestea, deoarece imaginile generate de AI sunt, în medie, mai puțin realiste, îmbunătățirea automată ar putea, de asemenea, să aibă efecte contrare dacă realismul nu este evaluat în prealabil.
Aceste constatări ridică, totuși, întrebări despre desfășurarea etică a stimulilor vizuali de alimente generate de AI în publicitate, mesaje de sănătate publică și designul meniurilor. Producătorii de alimente sau restaurantele ar putea utiliza imagini hiper-realistice generate de AI pentru a face articolele alimentare să pară mai atrăgătoare sau mai sănătoase, chiar și atunci când profilul nutrițional real nu susține astfel de impresii. Pe de altă parte, campaniile de sănătate publică ar putea folosi potențial reprezentări hiper-realistice ale alimentelor sănătoase pentru a încuraja evaluări mai favorabile. Aceasta subliniază nevoia de transparență cu privire la utilizarea imaginilor de alimente generate de AI, în special deoarece recunoașterea unei imagini ca fiind sintetică poate reduce realismul perce
