I primi segnali d'allarme furono visivi: pasta cosparsa di inspiegabili puntini neri, gamberi che a un'ispezione ravvicinata sembravano sbagliati e pasticcini ricoperti di zucchero viola anziché bianco. Quello che è diventato noto come cibo-spazzatura generato dall'IA compare sempre più spesso sulle insegne e nei menu dei ristoranti, sostituendo la fotografia patinata del cibo pensata per far venire fame ai clienti. Un resoconto della tendenza ha definito le immagini risultanti «molto meno appetitose di qualunque cosa fosse il food porn».¹

Il problema si è diffuso da Londra a New York mentre le attività di fast food si rivolgono all'IA generativa per un marketing che può essere prodotto in pochi minuti. L'indizio rivelatore è spesso un inquietante eccesso di dettagli: burrito grigi, panini deformi e buchi o puntini ripetuti dove dovrebbero esserci semi di sesamo o consistenza. L'esperto di IA Jon Krohn afferma che molti dei fallimenti virali probabilmente derivano da modelli gratuiti più vecchi usati con prompt semplici — non dai migliori sistemi attuali. «Gli esseri umani sono insolitamente sensibili alle immagini di cibo che non sembrano reali», ha detto, perché valutare la qualità del cibo conta a livello evolutivo.²

Per i proprietari di ristoranti, tuttavia, il calcolo è netto. La fotografia professionale di cibo costa denaro; l'IA è economica, immediata e modificabile all'infinito. Alexandra Coronel, responsabile del Nature Valley Market di New York, ha usato immagini di ChatGPT per promuovere panini e bowl, ma teme che possano alienare i clienti. Al Vinny’s Gluten Free Kitchen, il dipendente Enzo Bar ha presentato la scelta come una necessità competitiva: «La gente vuole la cosa vera senza pagarla».

I clienti rispondono fidandosi di ciò che possono vedere davanti a sé, piuttosto che dell'illustrazione del menu. La cliente Devan Currao ha detto che preferirebbe una fotografia reale non rifinita piuttosto che dover indovinare se un'immagine generata dall'IA assomigli al piatto. I fotografi di cibo condividono questa preoccupazione, definendo la pratica potenzialmente fuorviante quando l'immagine non ha alcun collegamento diretto con il prodotto.

La distorsione potrebbe non durare: modelli in miglioramento potrebbero rendere il cibo sintetico più difficile da rilevare. Ma la disputa non riguarda soltanto i pixel. Persino il fotografo Lorenzo Franco, che usa l'IA per migliorare il proprio lavoro, vede un limite al ruolo della macchina: un agente di IA «non avrà mai fame».