Проблема одноманітності, що стоїть за цими непривабливими меню, створеними ШІ

Коли це вперше трапляється з вами, ви думаєте, що божеволієте. Ви заходите в кафе й дивитеся на меню з різноманітними сендвічами з бейглами, але кожна ілюстрація здається моторошно бездоганною, абсолютно симетричною й дивно гладкою, викликаючи інстинктивне відчуття, що щось не так. Ви можете подумати, що стали параноїком, але ви не втрачаєте розум. Меню, створені генеративним ШІ, прийшли в ресторанний бізнес завдяки моделям, навченим на вузькій, «привабливій» естетиці, яка здається неправильною, навіть коли ви не можете пояснити чому.

Іноді ці ілюстрації відверто фальшиві — наприклад, буріто із сиром, настільки пухирчастим і розплавленим, що воно більше схоже на авангардне мистецтво, ніж на обід. Частіше вони настільки звичайні на вигляд, що ви помічаєте недоладність лише тоді, коли зупиняєтеся на секунду й придивляєтеся уважніше.

«Це майже як інопланетянин, який намагається приготувати піцу, не розуміючи її основних принципів», — сказав TechCrunch технічний директор Reality Defender Алекс Лайл. (Сама Reality Defender є частиною зростаючої категорії стартапів, які продають інструменти для виявлення ШІ та перевірки контенту — бізнесу, що частково існує саме через такі проблеми.)

Киньте камінь у Нью-Йорку — і влучите в трохи моторошну рекламу їжі, створену ШІ. pic.twitter.com/lLXVkFIFoG

— Maggie (@maggiemoda) 28 серпня 2026 року

Лайл каже, що спосіб створення цих моделей може пояснити, чому ілюстрації, здається, тяжіють до такої специфічної естетики — у ній кожна кулька морозива ідеально кругла, а креветки ніби генетично модифіковані так, щоб їсти власні хвости, створюючи нові «лавкрафтівські харчові жахіття».

Великі мовні моделі (LLM) і дифузійні моделі — типи моделей ШІ, завдяки яким стали можливими, здавалося б, всезнаючі чат-боти та генератори зображень на кшталт ChatGPT і Midjourney, — навчаються на величезних масивах даних. Потім моделі виявляють закономірності в наборах даних, щоб передбачити, чого хоче користувач, коли просить щось на кшталт: «Створи мені меню для бургерного ресторану».

«Багато чого з цього схоже на меню Chili’s 2015 року, і на це є причина, — сказав Лайл. — Саме такий масив робіт став основою, з якої [моделі] вивели свою функціональність».

Нові навчальні дані безцінні для компаній, які створюють моделі ШІ: навіть було виявлено, що Amazon знаходила рідкісні книги, щоб відсканувати їх і додати до своїх навчальних даних, а потім знищувала ці книги після їх завантаження. Неминуче частина контенту, створеного ШІ, просочуватиметься в ці неймовірно великі набори даних. Але коли моделі ШІ навчаються на надмірній кількості власного контенту, створеного ШІ, вони ризикують зазнати колапсу моделі.

«Колапс моделі — це майже як коров’ячий сказ… коли ви знову подаєте результати однієї моделі на вхід їй самій, зрештою інбридинг стає надмірним, і вся система руйнується, — пояснив Лайл. — Те, що ми бачимо тут, — це конвергенція, яка не обов’язково є колапсом моделі».

Конвергенція трохи менш радикальна: вона погіршує якість результатів роботи ШІ, але не робить його цілком марним.

Якщо попросити модель ШІ створити меню для ресторану швидкого харчування, вона, імовірно, звернеться до меню Wendy’s, Burger King, McDonald’s або іншої популярної мережі. Ці меню вже мають схожий стиль, а це означає, що результати, згенеровані ШІ, наслідуватимуть цей самий стиль — і ще більше його закріплять, якщо згенероване ШІ меню зрештою потрапить назад до навчальних даних.

Але меню та реклама їжі завжди виглядатимуть краще за справжній продукт — як Біг-Мак у рекламі McDonald’s, де кожен шар сендвіча реквізитор розкладає так, щоб він мав максимально апетитний вигляд. У результатах роботи ШІ цей ефект може стати ще помітнішим.

«Оптимізація наборів даних спрямована на привабливість або, знаєте, на те, щоб не ображати, і саме так це перетворюється на гомогенізацію, — сказав TechCrunch Лі Рейні, директор Центру уявлення про цифрове майбутнє в Університеті Ілона. — Відомо, що ШІ робить і із зображеннями, і з мовою: він згладжує всі гострі кути».

У більш локальному масштабі це згладжування зображень, схоже, відбувається, коли ви використовуєте генератор зображень ШІ для створення меню та вносите до нього правки. У X користувач на ім’я Labtec показав, що відбувається, коли створити меню в ChatGPT, а потім відредагувати його 100 разів, щоб побачити, як їжа дедалі менше схожа на те, чим має бути. (Ми повторили експеримент і отримали подібні результати.)

«Кінцевий результат насправді викликає в мене дискомфорт», — написав Labtec.

Я створив меню ресторану в ChatGPT, а потім відредагував його 100 разів, щоб побачити, як ці жахливі меню зі штучного мотлоху зрештою стають такими, якими вони є. Кінцевий результат насправді викликає в мене дискомфорт pic.twitter.com/sDIUKlabdp

— Labtec (@labtec901) 19 серпня 2026 року

Імовірно, ресторани стають жертвами цієї проблеми, знову й знову редагуючи свої меню, створені ШІ, щоб змінити дрібні деталі — наприклад, ціни або назви страв. Схоже, з кожною правкою зображення їжі стають трішки круглішими й гладшими.

«Люди мають майже незрозуміле чуття, коли дивляться на щось, створене ШІ, порівняно з тим, що спочатку було справжнім, — сказав Рейні. — Є певне відчуття, яке людям іноді важко сформулювати, але вони ніби впізнають його, коли бачать. І думаю, це одна з причин, чому деякі перші історії про негативну реакцію [на ресторани, що використовують меню ШІ] були такими гучними».

Нашій відразі до цих меню, створених ШІ, є наукове пояснення. Дослідники з Університету Дуйсбург-Ессен у Німеччині виявили, що зображення їжі, створені ШІ, демонструють ефект «моторошної долини»: зображення їжі, які виглядали майже справжніми, викликали більше огиди й тривоги, ніж очевидно фальшиві зображення. Ця гидливість лише посилюється з огляду на культурний контекст навколо ШІ.

Якщо люди так негативно реагують на ці зображення, це, мабуть, достатня причина для ресторанів припинити намагатися змусити меню, створені ШІ, працювати. Але проблеми, через які ми отримуємо ідеально підрум’янені булочки для гамбургерів, виходять далеко за межі обіднього столу.

«Завжди вважалося, що побачити й почути — означає повірити, настільки, що навіть наші судові системи цілком налаштовані на ідею, ніби золотим стандартом доказів є записані зізнання та відеодокази, — сказав Лайл. — Тепер це вже не так. Світ докорінно змінився — на краще це чи на гірше».