Le immagini di cibo generate dall'IA superano quelle reali: uno studio rivela una sorprendente preferenza dei consumatori

Con la Settimana Globale della Nutrizione e dell'Idratazione 2024 in corso, i ricercatori hanno svelato una scoperta intrigante: i consumatori generalmente preferiscono le immagini di cibo generate dall'IA rispetto alle immagini di cibo reali, specialmente quando non sono a conoscenza della loro vera natura. I nuovi risultati, pubblicati su Food Quality and Preference, suggeriscono che le immagini di cibo generate dall'IA eccellono nel migliorare l'appeal dei cibi raffigurati sfruttando caratteristiche chiave come simmetria, forma, lucentezza e illuminazione e colore complessivi.

L'autore principale Giovanbattista Califano dell'Università di Napoli Federico II ha spiegato che anche piccoli aggiustamenti nella posizione possono contribuire all'appeal migliorato delle immagini di cibo generate dall'IA. «Come esseri umani, tendiamo a sentirci a disagio con oggetti che puntano verso di noi, interpretandoli come minacce, anche quando si tratta solo di cibo. Quando incaricati di replicare foto di cibo con oggetti che puntano verso lo spettatore, come un mazzo di carote o un pezzo di torta, l'IA posiziona spesso il cibo in modo che non punti direttamente verso lo spettatore. Questo merita ulteriori studi, ma è plausibile che questo approccio migliori l'attrattiva percepita del cibo raffigurato.»

Studio sulla preferenza

Nello studio, 297 partecipanti sono stati invitati a valutare immagini di cibo reali o generate dall'IA su una scala da «Per niente appetitose» a «Estremamente appetitose». Le immagini raffiguravano una gamma di cibi naturali, trasformati e ultra-trasformati. Quando ai partecipanti è stato detto come ogni immagine era stata creata—attraverso la fotografia o l'IA—tendevano a valutare le versioni reali e generate dall'IA come ugualmente appetitose. Tuttavia, quando i partecipanti non erano a conoscenza del processo di creazione dell'immagine, la versione generata dall'IA era costantemente valutata come significativamente più appetitosa dell'immagine di cibo reale.

Il professor Charles Spence dell'Università di Oxford, supervisore dello studio e co-autore, ha evidenziato i potenziali rischi associati all'esacerbare la «fame visiva» tra i consumatori—il fenomeno in cui la visione di immagini di cibo innesca appetito e voglie. «Mentre le immagini generate dall'IA possono offrire opportunità di risparmio di costi per i marketer e l'industria riducendo il costo di commissionare foto di cibo, questi risultati evidenziano potenziali rischi associati all'esacerbare la «fame visiva» tra i consumatori—il fenomeno in cui la visione di immagini di cibo innesca appetito e voglie. Questo potrebbe potenzialmente influenzare comportamenti alimentari malsani o favorire aspettative irrealistiche sul cibo tra i consumatori.»

Inoltre, i ricercatori hanno trovato che le immagini generate dall'IA tendono a raffigurare i cibi come più densi di energia rispetto agli originali, specialmente nell'abbondanza raffigurata. Ad esempio, l'IA potrebbe aumentare il numero di patatine fritte nell'immagine o aggiungere più panna montata a un dessert. Dato il drive evolutivo umano di prestare più attenzione ai cibi densi di energia, questo solleva preoccupazioni che la diffusione diffusa di tali immagini di cibo idealizzate potrebbe promuovere l'alimentazione indotta da cue di cibi malsani.

Sfide di sostenibilità

Con il movimento globale verso modelli di consumo più sostenibili, inclusa la promozione di frutta e verdura «brutte», c'è la preoccupazione che la produzione costante di immagini di cibo potenziate dall'IA possa spingere i consumatori verso uno standard irrealistico di come dovrebbero apparire i cibi naturali, potenzialmente danneggiando gli sforzi di sostenibilità.

Mentre le immagini di cibo generate dall'IA possono offrire opportunità di risparmio di costi per i marketer e l'industria, i ricercatori sottolineano l'importanza di trovare un equilibrio tra sfruttare l'appeal di queste immagini e mitigare i potenziali rischi. Come ha notato il professor Spence, «Questi risultati evidenziano potenziali rischi associati all'esacerbare la «fame visiva» tra i consumatori—il fenomeno in cui la visione di immagini di cibo innesca appetito e voglie. Questo potrebbe potenzialmente influenzare comportamenti alimentari malsani o favorire aspettative irrealistiche sul cibo tra i consumatori.»

In futuro, sarà cruciale per le parti interessate considerare le implicazioni delle immagini di cibo generate dall'IA sul comportamento dei consumatori, sulla salute pubblica e sugli sforzi di sostenibilità. Affrontando queste preoccupazioni in modo proattivo, l'industria può sfruttare il potere delle immagini generate dall'IA promuovendo al contempo pratiche responsabili ed etiche che danno priorità al benessere dei consumatori e alla consapevolezza ambientale.