눈의 즐거움: AI가 현실보다 더 맛있는 음식 이미지를 제공하는 방법
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최근 연구에 따르면 인공지능이 생성한 시각적으로 매력적인 음식 이미지는 관심을 끌기 위해 특별히 맞춤 제작되어 공공 복지와 생태 보존에 중대한 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났습니다.
2024년 세계 영양 및 수분 섭취 주간은 전 세계 많은 사람들에게 중요한 행사입니다. 최근 연구자들은 소비자 행동에 관한 흥미로운 사실을 공개했는데, 사람들은 특히 현실과 시뮬레이션의 구분을 모를 때 실제 시각적 표현보다 인위적으로 생성된 생계 수단 묘사를 선호하는 경향이 있다는 것이 관찰되었습니다. 이 통찰력 있는 연구 결과는 저명한 학술지 ‘식품 품질과 선호도’에 게재되었습니다.
이 연구에 따르면 인공지능은 대칭, 형태, 광택, 조명 및 색조 등 필수 속성을 활용하는 데 능숙하여 사진 속 식재료의 매력을 강조하는 데 놀라운 능력을 보여 주었습니다. 이러한 요소는 요리 비주얼의 매력에 상당한 영향을 미치는 것으로 확실하게 입증되었습니다.
인공지능으로 매력 강화
인공지능으로 제작한 요리 이미지의 성향을 개선하면 그 매력이 크게 높아질 수 있습니다. 주 연구자인 나폴리 페데리코 2세 대학교 농업과학과의 지오반바티스타 캘리파노는 “우리 인간은 일반적으로 음식과 같은 양성 개체에 관계없이 자신을 향한 물체를 마주할 때 불편함을 경험합니다. 예를 들어 당근 송이나 디저트 접시처럼 관찰자를 향해 있는 먹을거리를 실물처럼 표현하기 위해 인공지능 시스템은 종종 영양분이 시청자를 정확하게 겨냥하지 않는 방향을 채택합니다. 이 가설을 검증하기 위해서는 추가 연구가 필요하지만, 이러한 전략이
실험 설계에서 연구자들은 297명의 개인에게 “전혀 맛있지 않음"에서 “매우 맛있음"에 이르는 스펙트럼을 사용하여 시각적으로 제시된 음식 항목을 평가하라는 요청을 받고 의견을 수집했습니다. 시각적 자극은 사과, 당근과 같은 과일과 채소는 물론 초콜릿 밀크셰이크, 감자튀김 등 가공식품과 같이 자연적으로 발생하거나 인공적으로 제조된 식용 식품으로 구성되었습니다.전통적인 사진 기법이나 첨단 컴퓨터 알고리즘 등 각 사진이 어떤 방식으로 제작되었는지에 대한 정보를 제공받은 참가자들은 진품과 합성 사진 모두에 대해 일관된 선호도를 보였으며, 비슷한 점수를 부여했습니다. 그럼에도 불구하고 참가자들이 생산 과정에 대해 무지한 상태에서는
소비자 행동 및 지속가능성에 대한 시사점
이 연구의 수석 저자이자 옥스퍼드 대학교 실험심리학과 교수인 찰스 스펜스는 마케팅 자료에서 식품 이미지를 생성하는 데 인공지능을 사용하는 것이 시사하는 바에 대해 자신의 견해를 밝혔죠. 그는 이러한 접근 방식이 기존 사진 촬영에 대한 비용 효율적인 대안을 제공할 수 있지만, 소비자의 ‘시각적 허기’를 자극하는 등의 잠재적 위험도 있다고 지적합니다. 이 현상은 개인이 음식 이미지를 본 후 배고픔을 느끼는 경향을 말하며, 이는 건강에 해로운 식습관을 유발하거나 음식의 외관에 대한 잘못된 기대감을 불러일으킬 수 있습니다.
또한, 연구진은 인공지능(AI)이 생성한 이미지가 실제 이미지보다 더 높은 열량을 표시하는 경우가 많다는 사실을 발견했습니다(특히 표시된 유병률과 관련하여). 예를 들어, AI는 이미지 내에서 감자튀김의 양을 증폭시키거나 디저트에 휘핑크림을 더 많이 바를 수 있습니다. 인간의 진화 역사상 고칼로리 식품에 더 집중하는 선천적 성향이 있다는 점을 고려할 때, 이 발견은 이러한 거짓 음식 이미지에 광범위하게 노출되어 해로운 영양소를 과도하게 섭취하도록 자극할 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다.
‘못생긴’ 과일과 채소 등 보기 흉한 농산물에 대한 옹호 등 환경을 생각하는 소비자 행동이 증가하는 추세에 비추어 볼 때, 인공지능으로 개선된 식용 이미지의 지속적인 생성에는 잠재적인 함정이 존재합니다. 이는 자연적으로 발생하는 생계의 이상적인 모습에 대한 도달할 수 없는 기준으로 이어질 수 있으며, 환경에 대한 책임감을 키우기 위한 노력을 약화시킬 수 있습니다.
참조: “실제/AI로 생성된 음식 이미지의 시각적 매력 평가” Giovanbattista Califano와 Charles Spence, 2024년 2월 28일, 식품 품질 및 선호도.
DOI: 10.1016/j.foodqual.2024.105149