Los menús de restaurantes ilustrados con inteligencia artificial están generando una reacción visceral en los comensales. Desde cafeterías hasta cadenas de comida rápida, las imágenes de platos generadas por IA exhiben una estética extrañamente simétrica, excesivamente pulida y, en última instancia, poco apetecible, según reporta TechCrunch.
«Es casi como si un alienígena intentara hacer una pizza sin entender sus principios fundamentales», explicó Alex Lisle, director de tecnología de Reality Defender, una startup especializada en detección de contenido generado por IA, en declaraciones al medio estadounidense. La empresa forma parte de un sector emergente que ofrece herramientas de verificación de contenido, precisamente debido a problemas como este.
Convergencia de datos y homogeneización estética
El origen del problema reside en cómo se entrenan los modelos de difusión y grandes modelos de lenguaje (LLM) que alimentan generadores de imágenes como Midjourney o ChatGPT. Estos sistemas se entrenan con enormes volúmenes de datos que incluyen principalmente menús de cadenas comerciales populares, lo que crea un efecto de convergencia estética.
«Muchas de estas cosas parecen un menú de Chili’s de 2015, y hay una razón para ello. Ese fue el corpus de trabajo del que [los modelos] extrajeron su función», señaló Lisle. Cuando los modelos referencian menús de Wendy’s, Burger King o McDonald’s —que ya comparten un estilo visual similar— los resultados generados por IA refuerzan aún más esa homogeneización.
Lee Rainie, director del Centro Imagining the Digital Future de la Universidad Elon, añadió: «La optimización de los conjuntos de datos busca lo agradable, o no ser ofensivo, y eso se convierte en homogeneización. Lo que hace la IA tanto en imágenes como en lenguaje es eliminar los bordes».
El efecto del valle inquietante aplicado a la comida
Un estudio de la Universidad de Duisburg-Essen (Alemania) encontró que las imágenes de comida generadas por IA provocan un efecto de «valle inquietante»: las ilustraciones que parecen casi reales generan más disgusto e inquietud que aquellas obviamente falsas. Este fenómeno explica por qué un burrito con queso excesivamente derretido parece más arte de vanguardia que almuerzo, o por qué gambas generadas parecen haberse comido sus propias colas.
Experimentos realizados por usuarios en redes sociales demuestran que el problema se intensifica con cada edición. Al modificar un menú generado por IA de forma repetida —cambiando precios o nombres de platos— las imágenes de alimentos se vuelven progresivamente más redondas, lisas y perturbadoras. Un usuario llamado Labtec editó un menú 100 veces en ChatGPT y documentó cómo «el resultado final realmente me incomoda».
Riesgo de colapso de modelo y pérdida de confianza visual
Aunque la situación actual no constituye un «colapso de modelo» —fenómeno que ocurre cuando los modelos de IA se entrenan con demasiado contenido generado por ellos mismos y se vuelven inútiles— sí representa una convergencia que degrada la calidad de los resultados sin destruir completamente el sistema.
Lisle advirtió sobre implicaciones más amplias: «Ver y oír siempre ha sido creer, hasta el punto de que incluso nuestros sistemas judiciales están completamente afinados a la idea de que el estándar de oro en evidencia son las confesiones grabadas y las pruebas en vídeo. Ese ya no es el caso. El mundo ha cambiado fundamentalmente, para bien o para mal».
La sensibilidad del público hacia estas imágenes es notable. «La gente tiene un sentido casi inexplicable de cuándo está mirando algo generado por IA, en comparación con algo que fue real desde el principio», comentó Rainie. Ese instinto colectivo está generando un rechazo pronunciado hacia los restaurantes que adoptan menús ilustrados con inteligencia artificial, sugiriendo que la estética homogénea y poco apetecible podría tener un coste comercial real.
