Die ersten Warnzeichen waren visuell: Pasta, übersät mit unerklärlichen schwarzen Punkten, Garnelen, die bei genauer Betrachtung falsch aussahen, und Gebäck, das mit violettem statt weißem Zucker bestreut war. Was als KI-Essensmüll bekannt geworden ist, erscheint zunehmend auf Restaurant-Schildern und Speisekarten und ersetzt die glänzende Food-Fotografie, die Kunden hungrig machen soll. Ein Bericht über den Trend nannte die daraus resultierenden Bilder „weitaus weniger appetitlich als alles, was Food Porn je war.“¹

Das Problem hat sich von London bis New York ausgebreitet, da Fast-Food-Betriebe für Marketing, das sich in wenigen Minuten erstellen lässt, auf generative KI setzen. Das verräterische Zeichen ist oft ein unheimlicher Detailüberschuss: graue Burritos, missgebildete Sandwiches und wiederholte Löcher oder Flecken an Stellen, an denen Sesamsamen oder Struktur sein sollten. KI-Experte Jon Krohn sagt, viele der viralen Fehlgriffe stammten wahrscheinlich von älteren, kostenlosen Modellen, die mit einfachen Prompts genutzt würden – nicht von den besten aktuellen Systemen. „Menschen reagieren ungewöhnlich sensibel auf Bilder von Essen, das nicht echt aussieht“, sagte er, denn die Beurteilung der Lebensmittelqualität sei auf evolutionärer Ebene wichtig.²

Für Restaurantbesitzer ist die Rechnung jedoch eindeutig. Professionelle Food-Fotografie kostet Geld; KI ist günstig, sofort verfügbar und endlos bearbeitbar. Alexandra Coronel, Managerin des Nature Valley Market in New York, nutzte ChatGPT-Bilder, um Paninis und Bowls zu bewerben, sorgt sich jedoch, dass sie Kunden entfremden könnten. Bei Vinny’s Gluten Free Kitchen bezeichnete Mitarbeiter Enzo Bar die Wahl als wettbewerbliche Notwendigkeit: „Die Leute wollen das Echte, ohne dafür zu bezahlen.“

Gäste reagieren darauf, indem sie dem vertrauen, was sie vor sich sehen können, statt der Gestaltung der Speisekarte. Kundin Devan Currao sagte, sie würde ein ungeschöntes echtes Foto bevorzugen, statt raten zu müssen, ob ein KI-Bild dem Gericht ähnelt. Food-Fotografen teilen diese Sorge und nennen die Praxis potenziell irreführend, wenn das Bild keinen direkten Bezug zum Produkt hat.

Die Verzerrung muss nicht von Dauer sein: Besser werdende Modelle könnten synthetisches Essen schwerer erkennbar machen. Doch der Streit dreht sich nicht nur um Pixel. Selbst Fotograf Lorenzo Franco, der KI nutzt, um seine eigene Arbeit zu verbessern, sieht eine Grenze für die Rolle der Maschine: Ein KI-Agent wird „niemals hungrig sein.“