Los generadores de imágenes de alimentos con IA no pueden reemplazar a los fotógrafos de alimentos

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Con anillos interminables de camarones y torres rígidas de calamares, los intentos de la IA de fotografiar alimentos viran hacia lo misterioso

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El otro día me encontré, como suele ocurrir, perdiendo 10 minutos jugando con un generador de imágenes de IA. Tenía hambre en ese momento, así que finalmente comencé a crear opciones para un almuerzo hipotético: una fuente de embutidos en la sombra, que se eleva como las ruinas de una ciudad antigua con una puesta de sol de fondo; anillos de calamares de aspecto rígido, aparentemente hechos de lucita o vidrio, dispuestos en una pila ingeniosamente torcida; y un círculo de 12,5 camarones caricaturescos, suaves y de color rojo translúcido debajo de un cartel de texto en cursiva que decía, simplemente, "Camarón". Algunas de las imágenes parecían comida; Ninguno de ellos parecía comestible.

Como demostró mi experimento a la hora del almuerzo, lograr que la IA genere una imagen de calidad requiere saber lo que se está haciendo, comenzando con indicaciones bien escritas (más allá de simplemente “plato de camarones”), un paso crucial que no había dado. A veces, los resultados son sorprendentes, como las imágenes generadas por inteligencia artificial que Bon Appétit encargó recientemente al artista Bobby Doherty, que acompañaban un artículo sobre la conversación de un editor con ChatGPT mientras desarrollaba platos para un hipotético restaurante del nuevo americano. Algunas de las ideas de AI para el menú hicieron que los ojos se pusieran en blanco, como puede ser el caso de los restaurantes New American, pero el arte vívido y de otro mundo de Doherty todavía se ve lo suficientemente bien como para comer.

Sin embargo, parecería que la imagen promedio de alimentos generada por IA no está del todo ahí. En varios rincones de Reddit y Google Images, las porciones de pizza y las hojas se superponen de manera extraña o se mezclan entre sí, el curry brilla en los bordes, los pavos tienen patas inusuales en lugares inusuales y otros supuestos alimentos no son identificables en absoluto. En Adobe Stock, los usuarios pueden monetizar el arte generado por IA, siempre que tengan los derechos para hacerlo, y etiquetar sus cargas como ilustraciones. La mayoría de los bodegones y paisajes fotorrealistas de la plataforma son transitables, aunque algunos se vuelven grotescos: un anillo interminable de camarones, todo cuerpo y sin cabeza, o su primo imposible con cabezas en cada extremo. Imágenes como estas, e incluso otras que son menos absurdas, a menudo residen en algún lugar del valle inquietante, un lugar muy debatido que ocupa un lugar preponderante en muchas conversaciones sobre la IA.

Aún así, mientras las empresas de tecnología promocionan las aplicaciones de la IA para el desarrollo de recetas e incluso para enseñar técnicas de cocina, las redes neuronales artificiales también están haciendo su entrada en el mundo de la fotografía de alimentos. Algunas agencias de fotografías de archivo, incluida Shutterstock, se han asociado con plataformas de inteligencia artificial para crear sus propias herramientas de generación de imágenes. Empresas emergentes como Swipeby y Lunchbox pretenden cortejar a restaurantes y operaciones de entrega a domicilio que necesitan elementos visuales para sus menús en línea. Por supuesto, ya existe una forma de crear imágenes: pagar a fotógrafos de alimentos para que hagan su trabajo. Y más allá de ese pantano ético hay un problema legal más inmediato: algunos modelos de IA han sido entrenados con obras creativas, a menudo sin licencia, extraídas de Internet, y pueden responder a solicitudes para imitar a artistas específicos. Es comprensible que los artistas estén empezando a llevar el asunto a los tribunales.

Dejando a un lado todas las preocupaciones morales, al menos por el momento, la comida todavía luce más deliciosa en manos de fotógrafos gastronómicos, videógrafos y estilistas de comida y utilería. Entonces, ¿en qué se equivoca la IA? Karl F. MacDorman, estudioso de la interacción hombre-máquina y decano asociado de la Escuela Luddy de Informática, Computación e Ingeniería de la Universidad de Indiana, dice que existen muchas teorías sobre lo que podría causar que ciertas representaciones provoquen sentimientos de inquietud o inquietud a medida que se acercan. exactitud total. “El valle inquietante a menudo se asocia con cosas liminales”, dice MacDorman, como cuando no estamos seguros de si algo está vivo o muerto, animal o no animal, real o animado por computadora. Esto puede ser especialmente pronunciado cuando una imagen mezcla categorías dispares o asigna características a un tema que normalmente pertenece a cosas muy diferentes. Quizás no sea sorprendente que la IA, en esta coyuntura relativamente temprana, pueda tener dificultades con todo esto.

Si bien la hipótesis original del valle inquietante, planteada en 1970 por el roboticista Masahiro Mori, se refería únicamente a figuras humanoides, desde entonces se han demostrado otros valles inquietantes. Puede haber un efecto similar con las representaciones de animales, y en un estudio de 2021, MacDorman y el psicólogo Alexander Diel descubrieron que las casas también pueden ser extrañas. MacDorman sugiere que la comida, de la misma manera, tiene la capacidad de ser asombrosa debido a lo íntimamente conectada que está con nuestras vidas.

John S. Allen, autor de The Omnivorous Mind (publicado en 2012), ha explorado esa conexión desde una perspectiva tanto científica como cultural. Allen, un antropólogo que se especializa en la evolución de la cognición y el comportamiento humanos, especuló sobre por qué algunos alimentos de IA pueden ser tan desagradables. "Las imágenes familiares, pero un poco extrañas, son quizás las más inquietantes", escribió en un correo electrónico después de que le envié algunos de mis hallazgos más extraños. "Tal vez los interpreto de la misma manera que miraría algo que normalmente comería, pero que se ha echado a perder o se ha enmohecido o alberga un parásito o de alguna otra manera no está del todo bien".

En The Omnivorous Mind, Allen sostiene que los niños pequeños desarrollan lo que él considera una teoría de la alimentación (“algo así como una primera lengua”, dice) que se moldea con el tiempo por diversas experiencias e influencias culturales. "Nuestras primeras impresiones visuales de lo que comemos crean expectativas, basadas en la experiencia y la memoria, sobre cómo debería saber algo o si nos gustará o no", dice Allen. "Cuando la comida no tiene buen aspecto, se genera una expectativa negativa".

La investigación de MacDorman respalda una idea similar. Cuando se trata de “procesamiento configuracional” (responder simultáneamente a muchas características a la vez, como ocurre con la percepción facial), dice que los humanos confiamos en los modelos que hemos desarrollado de los alimentos que comemos. "Tenemos un modelo de cómo debería ser un camarón, cuál es un buen o un mal ejemplo de camarón", explica. Si ves un camarón que es extrañamente largo y delgado, no es extraño porque sea novedoso; Es asombroso porque nos recuerda un modelo familiar, y cuando intentamos unirlos, "definitivamente hay algo que no cumple con sus expectativas".

Aún así, MacDorman cree que puede haber otros sentimientos además de lo extraño en juego en una reacción adversa a una imagen de comida generada por IA. "Incluso podría ser empatía", sugirió. Con un camarón sin cabeza, por ejemplo, “podrías sentirte mal porque no querrías serlo”.

Algunos alimentos pueden provocar reacciones más fuertes que otros. “Para mí, es la carne, hasta el final”, dice la fotógrafa gastronómica Nicola Parisi, radicada en San Francisco. "Creo que la carne en general es algo muy difícil de fotografiar, incluso como ser humano, y puedo ver algunos de los mismos problemas con la IA". Ella cree que también tiene que dominar otras cosas que a algunos humanos les cuesta entender, como la composición, el estilo y mantenerse a la moda. Un fondo anticuado o una técnica de revestimiento que ya no está de moda puede que no desencadenen ningún fenómeno psicológico profundo, pero ciertamente pueden contribuir a un juicio de valor general de una imagen generada por IA. “Se puede tomar una foto con una buena cámara y se puede iluminar bien, pero puede resultar aburrida o el estilo no será excelente”, dice Parisi. "Una imagen de alta calidad aún podría ser mala, ¿sabes a qué me refiero?"

Afortunadamente, existen profesionales que saben cómo hacer que la comida luzca excelente en todo momento y, a diferencia de la IA, realmente pueden comer.

Hannah Walhout es una escritora y editora que vive en Brooklyn.

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