AI生成画像による不気味な食品広告の増加と問題点

レストラン、カフェ、ブランドが食品の宣伝画像を生成するために AI を活用するケースが増える中、食欲をそそらない不気味な画像が溢れかえっています。その結果生じたのは、ドーナツ状のシュリンプ、深海から来たルーベンサンド、ワームのような麺類、麺に似たペストリー、そして繊維状のチキンといったホラーショーです。さらに、アイスクリームを装った建設資材や、脳を模したアイスクリーム、レンガ調の料理など、ありとあらゆる不自然なものが登場します。この怪物じみたハンバーガーの描写方法すら思いつかず、トリアフォビア（穴あき恐怖症）を誘発する地獄のバリオ（虫まで付いた）について語るべきではないでしょう。そこには塊があり、そして無数の穴があります。あまりにも多くの穴が空いています。

「拡散モデルは、細く連続した終端構造を生成するのが極めて苦手であることがよく知られています。」

なぜ AI が生成する料理画像があれほど奇妙に見えるのか、私たちは通常、その理由を知らない。食欲をそそるはずの食品を販売するために、わざわざ AI による粗悪な画像を使う人がいるのだろうか？特に、実際に撮影できる食材が目の前にある場合、なおさらだ。しかし、なぜ AI がこれほどまでに吐き気を催すような精巧な画像を作り出すのかについては、少しは理解できる。

この AI 料理画像がこれほどまでに不自然に見えるのには、多くの理由がある。AI システムが画像を生成する技術的な微妙な違いや、学習に使用されたデータの種類から、人間がこれらの画像を通じて感じる心理的な重荷まで、その原因は多岐にわたる。問題の多くは、最初から始まっている。主要な画像生成モデルの多くは拡散（diffusion）方式を採用している。簡単に言えば、拡散モデルは純粋なノイズ、つまり画面いっぱいの雑音のような状態から始まり、要求された視覚を創り出すために少しずつノイズを取り除いていく。「つまり、最初は粗い構造が復元され、細かいテクスチャの詳細は後になって現れる」と、オックスフォード大学の AI・政府・政策学教授でコンピュータビジョンの専門家であるクリス・ラッセル氏は説明している。

ラッセル氏によると、これらの不気味な料理画像の多くでは、より細かなディテールが追加される段階になるまでに、すでにどこかで破綻が始まっているという。

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