AI 음식 이미지 생성기는 음식 사진작가를 대신할 수 없습니다

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끝없는 새우 고리와 단단한 오징어 탑을 통해 AI의 음식 사진 촬영 시도는 기묘한 방향으로 나아갑니다.

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얼마 전 AI 이미지 생성기를 가지고 놀다가 10분을 낭비한 적이 있었습니다. 나는 당시 배가 고팠기 때문에 결국 가상의 점심 식사 옵션을 만들기 시작했습니다. 일몰을 배경으로 고대 도시의 폐허처럼 솟아오르는 그림자 같은 샤르퀴테리 플래터; 마치 루사이트나 유리로 만들어진 것처럼 보이는 단단해 보이는 오징어 고리가 예술적으로 비스듬하게 쌓여 있습니다. 간단히 "Shimp"라고 적힌 필기체 텍스트 배너 아래에 12.5개의 만화처럼 매끄럽고 반투명한 빨간색 새우가 그려져 있습니다. 일부 이미지는 음식처럼 보였습니다. 그 중 누구도 먹을 수 없어 보였습니다.

점심 시간 실험에서 알 수 있듯이 AI가 고품질 이미지를 생성하려면 자신이 무엇을 하고 있는지 알아야 합니다. 잘 작성된 프롬프트(단순히 "새우 접시"를 넘어서)부터 시작해야 하는데, 이는 제가 아직 수행하지 않은 중요한 단계입니다. 때로는 결과가 놀랍습니다. Bon Appétit가 최근 아티스트 Bobby Doherty에게 의뢰한 AI 생성 이미지처럼, 가상의 뉴 아메리칸 레스토랑을 위한 요리를 개발하면서 ChatGPT와 편집자가 대화한 내용이 포함되어 있습니다. 메뉴에 대한 AI의 아이디어 중 일부는 뉴 아메리칸 레스토랑의 경우처럼 눈길을 끌었지만 Doherty의 생생하고 초자연적인 예술은 여전히 ​​먹기에 충분해 보입니다.

그러나 AI가 생성한 평균적인 음식 이미지는 거기에 미치지 못하는 것 같습니다. Reddit과 Google 이미지의 다양한 구석에는 피자 조각과 잎이 이상하게 겹치거나 서로 섞이고, 카레가 가장자리에서 반짝거리고, 칠면조는 특이한 곳에 다리가 있고, 기타 추정 음식은 전혀 식별할 수 없습니다. Adobe Stock에서 사용자는 권한이 있는 경우 AI로 생성된 예술 작품으로 수익을 창출하고 업로드한 항목에 일러스트레이션이라는 라벨을 붙일 수 있습니다. 플랫폼의 사실적인 정물과 테이블 풍경의 대부분은 지나갈 수 있지만 일부는 그로테스크하게 변합니다. 끝없는 새우 고리, 온몸이 있고 머리가 없거나 양쪽 끝에 머리가 있는 불가능한 사촌입니다. 이와 같은 이미지, 심지어 덜 터무니없는 이미지라도 종종 AI에 관한 많은 대화에서 크게 등장하는 논란의 여지가 많은 장소인 불쾌한 계곡 어딘가에 존재합니다.

그럼에도 불구하고 기술 회사들이 레시피 개발과 요리 기술 교육을 위한 AI 응용 프로그램을 홍보함에 따라 인공 신경망도 음식 사진의 세계로 진출하고 있습니다. Shutterstock을 포함한 일부 스톡 사진 대행사는 자체 이미지 생성 도구를 통해 AI 플랫폼과 파트너십을 맺었습니다. Swipeby 및 Lunchbox와 같은 스타트업은 온라인 메뉴에 시각적인 요소가 필요한 레스토랑 및 배달 운영을 지원할 계획입니다. 물론, 음식 사진작가에게 비용을 지불하여 영상을 만드는 방법은 이미 존재합니다. 그리고 이러한 윤리적 난관 너머에는 보다 즉각적인 법적 문제가 있습니다. 일부 AI 모델은 창의적인 작품으로 훈련되었으며, 종종 라이선스가 없고 인터넷에서 스크랩되었으며 ​​특정 아티스트를 모방하라는 요청에 응답할 수 있습니다. 당연히 예술가들은 법정에 소송을 제기하기 시작했습니다.

모든 도덕적인 우려는 제쳐두고, 적어도 당분간 음식은 음식 사진작가, 비디오 작가, 음식 및 소품 스타일리스트의 손에서 가장 믿을 수 있을 만큼 맛있어 보입니다. 그렇다면 AI는 무엇을 잘못하고 있는 걸까요? 인간-기계 상호작용 학자이자 인디애나 대학교 러디 정보학, 컴퓨팅, 공학부 학장인 칼 F. 맥도먼(Karl F. MacDorman)은 특정 표현이 가까이 다가올 때 으스스함이나 불안감을 불러일으키는 원인에 대해 많은 이론이 있다고 말합니다. 완전한 정확성. MacDorman은 “불쾌한 계곡은 종종 경계적인 것들과 연관되어 있습니다.”라고 MacDorman은 말합니다. 우리가 무언가가 살아 있는지 죽었는지, 동물인지 비동물인지, 실제인지 컴퓨터 애니메이션인지 확실하지 않을 때를 말합니다. 이는 이미지가 서로 다른 카테고리를 혼합하거나 일반적으로 매우 다른 것에 속하는 주제에 특징을 할당할 때 특히 두드러질 수 있습니다. 상대적으로 초기 단계에 AI가 이 모든 문제로 어려움을 겪을 수 있다는 것은 아마도 놀라운 일이 아닐 것입니다.