Los investigadores han anunciado un descubrimiento intrigante: los consumidores generalmente prefieren las imágenes de alimentos generadas por IA a las imágenes de alimentos reales, especialmente cuando no son conscientes de su verdadera naturaleza. Los nuevos hallazgos se han publicado en Food Quality and Preference. Según los investigadores, los resultados sugieren que las imágenes de alimentos generadas por IA sobresalen en la mejora del atractivo de los alimentos representados al aprovechar características clave como la simetría, la forma, el brillo y la iluminación y el color en general. Se sabe que todo esto contribuye significativamente al atractivo de las imágenes de alimentos. Incluso los ajustes sutiles en el posicionamiento pueden mejorar el atractivo de las imágenes de alimentos generadas por IA. El autor principal, Giovanbattista Califano (Universidad de Nápoles Federico II), explicó: «Como seres humanos, tendemos a sentirnos incómodos con los objetos que apuntan hacia nosotros, interpretándolos como amenazas, incluso cuando se trata solo de comida. Cuando se le asigna la tarea de replicar fotos de alimentos con elementos que apuntan al espectador, como un manojo de zanahorias o un trozo de pastel, la IA a menudo coloca la comida de manera que no apunte directamente al espectador. Esto justifica más estudios, pero es plausible que este enfoque mejore el atractivo percibido de la comida representada".

En el estudio, los investigadores pidieron a 297 participantes que calificaran imágenes de alimentos reales o generadas por IA en una escala de "Nada apetitoso" a "Extremadamente apetitoso". Las imágenes mostraban una variedad de alimentos naturales, procesados y ultraprocesados, desde manzanas y zanahorias hasta batidos de chocolate y papas fritas. Cuando se les dijo a los participantes cómo se había creado cada imagen, ya sea a través de la fotografía o de la IA, tendieron a calificar las versiones reales y generadas por IA como igualmente atractivas. Sin embargo, cuando los participantes desconocían el proceso de creación de imágenes, la versión generada por IA fue calificada consistentemente como significativamente más apetitosa que la imagen de comida real. El supervisor del estudio y coautor, el profesor Charles Spence (Departamento de Psicología Experimental, Universidad de Oxford), dijo: «Si bien las imágenes generadas por IA pueden ofrecer oportunidades de ahorro de costos para los especialistas en marketing y la industria al reducir el costo de encargar sesiones de fotos de alimentos, estos hallazgos resaltan los riesgos potenciales asociados con la exacerbación del "hambre visual" entre los consumidores, el fenómeno en el que ver imágenes de alimentos desencadena apetito y antojos. Esto podría influir en comportamientos alimentarios poco saludables o fomentar expectativas poco realistas sobre los alimentos entre los consumidores». Además, los investigadores también descubrieron que las imágenes generadas por IA tienden a representar que los alimentos parecen más densos en energía en comparación con los originales, particularmente en la abundancia retratada. Por ejemplo, la IA puede aumentar el número de patatas fritas en la imagen o añadir más nata montada a un postre. Dado que los seres humanos tienen un impulso evolutivo para prestar más atención a los alimentos densos en energía, esto plantea la preocupación de que la difusión generalizada de tales imágenes de alimentos idealizados pueda promover el consumo de alimentos poco saludables inducido por señales. Además, con el movimiento global hacia patrones de consumo más sostenibles, incluida la promoción de frutas y verduras "feas", existe la preocupación de que la producción constante de imágenes de alimentos mejoradas por IA pueda empujar a los consumidores hacia un estándar poco realista de cómo deben verse los alimentos naturales, lo que podría dañar los esfuerzos de sostenibilidad. El estudio "Evaluación del atractivo visual de las imágenes de alimentos reales/generadas por IA", de Giovanbattista Califano y Charles Spence, se ha publicado en Food Quality and Preference.