Por qué todos los menús de restaurantes generados con IA se ven iguales

Los menús de restaurantes generados con herramientas de IA han desarrollado una apariencia claramente inquietante: ilustraciones imposiblemente simétricas y de una suavidad antinatural que se sienten extrañas incluso cuando es difícil explicar por qué. “Es casi como si un extraterrestre intentara hacer una pizza sin entender sus principios fundamentales”, dijo a TechCrunch Alex Lisle, director de tecnología de la startup de detección de IA Reality Defender.

Lisle dijo que el patrón se remonta a la forma en que se entrenan los modelos de lenguaje grandes y los modelos de difusión: con conjuntos de datos enormes a partir de los cuales aprenden a predecir lo que un usuario quiere cuando pide, por ejemplo, un menú para un restaurante de hamburguesas. Buena parte de esos datos de entrenamiento se parece a una misma franja estrecha de imágenes de cadenas de restaurantes —Lisle comparó el estilo con un menú de Chili’s de 2015—, por lo que los resultados de la IA tienden a reproducir y reforzar esa misma estética. Cuando los menús generados con IA terminan de vuelta en futuros datos de entrenamiento, el efecto se agrava, un fenómeno que Lisle describió como “convergencia”, distinto del modo de falla más extremo conocido como colapso del modelo, en el que un modelo entrenado en exceso con sus propios resultados se degrada hasta volverse inutilizable.

Lee Rainie, director del Imagining the Digital Future Center de la Universidad de Elon, dijo que el entrenamiento subyacente optimiza para imágenes “agradables” y que no resulten ofensivas, lo que tiende a la homogeneización: la IA, dijo, es conocida por “limar los bordes” tanto en imágenes como en el lenguaje. En X, un usuario llamado Labtec mostró cómo editar repetidamente un menú generado con IA —ajustando precios o nombres de platillos unas 100 veces— hacía que la comida se viera cada vez más redondeada y artificial con cada edición; TechCrunch replicó el experimento y obtuvo resultados similares, y Labtec escribió que el resultado final le resultaba genuinamente incómodo de ver.

Investigadores de la Universidad de Duisburg-Essen, en Alemania, descubrieron que las imágenes de comida generadas con IA pueden provocar un efecto de “valle inquietante”, en el que las imágenes que se ven casi —pero no del todo— reales generan más asco e incomodidad que las imágenes obviamente falsas, una reacción que, según Rainie, se intensifica dada la creciente desconfianza del público hacia el contenido de IA en general.

Por qué importa

A medida que las imágenes generadas por IA se vuelven más difíciles de distinguir mientras siguen provocando una incomodidad instintiva, los negocios que dependen de ellas corren el riesgo de alejar a los clientes precisamente porque las imágenes se ven casi, pero no del todo, reales.