ciencia directa, la plataforma que permite acceder a una gran base de datos de búsqueda científica y médica, ha lanzado una estudiar que analiza si los usuarios son capaces de diferenciar entre imágenes de comida reales y aquellas generadas por IA generativaademás de revelar ¿Cuál de las dos opciones es más atractiva? Para los usuarios.

La principal conclusión es que la mayoría de participantes consideran más apetecibles las imágenes generadas con IA, cuando desconocen que fueron creadas con esta tecnología.

En ese sentido, el uso de la IA en la gastronomía puede generar dos consecuencias negativas: uno a nivel de salud y otro a nivel ético. Por un lado, estas imágenes creadas artificialmente promover el “hambre virtual” y puede promover el consumo de alimentos no saludables. Por otra parte, pueden generar confusión o engaño en los usuarios, que en varios casos son incapaces de distinguir entre imágenes reales y falsas.

Alimentos elegidos para el estudio.

Para recopilar los datos, la plataforma envió una encuesta a través de Google Forms a usuarios de entre 15 y 70 años en el Reino Unido, en noviembre de 2023, que vieron imágenes de alimentos desde computadoras de escritorio (excluidos teléfonos móviles y tabletas). El estudio se centró en cinco alimentos básicos (leche, patata, manzana, zanahoria y maní) y es variaciones procesadas y ultraprocesadas, como se muestra en la siguiente tabla:

Se obtuvieron fotografías libres de derechos de autor de cada uno de los alimentos y sus variantes. Para cada imagen real se creó una similar utilizando la herramienta DALL-E 3 de OpenAI integrado en ChatGPT-4. De esta manera obtuvimos 30 fotografías en total para comprobar si los usuarios podrán identificar la imagen generada por la IA y cuál les pareció más apetecible.

Ejemplo de imágenes que se mostraron a los participantes del estudio, en la categoría “zanahoria”

Capacidad de identificar imágenes reales.

Después de seleccionar los alimentos y las fotografías, los participantes se dividieron en tres grupos: 1A, 1B y 1C.

Comisión de Estudio 1A

A los encuestados se les mostraron imágenes de alimentos reales junto a las imágenes de alimentos generadas por IA y tuvieron que identificar cuál era artificial.

En este caso, el resultado mostró que la proporción de alimentos correctamente identificados como generados por IA era muy alta, con un rango de precisión del 62% en el caso del jugo de zanahoria, hasta un 91% en las golosinas de chocolate con maní. Algo muy curioso es que la gente de Más viejo Tuvieron menos probabilidades de identificar imágenes que fueron creados con IA.

Aquí puedes ver la tabla de resultados con todos los alimentos estudiados, donde el porcentaje indica la proporción de participantes que lograron identificar el origen de las imágenes.

Comisión de Estudio 1B

A los participantes de este grupo se les mostró una sola imagen (real o artificial) y Tenían que determinar si era real o no. Aunque la tasa de identificación correcta de los alimentos fue generalmente alta, en algunos casos, como la salsa de manzana, sólo el 26% de los encuestados pudo identificar correctamente la imagen. Por el contrario, las golosinas de chocolate y maní tuvieron una tasa de identificación correcta del 93%.

Como en el caso anterior, las personas mayores tenían menos probabilidades de identificar correctamente las imágenes generadas por la IA, mientras que en las imágenes reales la edad no influía en su correcta identificación.

Aquí puedes ver la tabla de resultados con todos los alimentos estudiados.

Comisión de Estudio 1C

A los participantes también se les mostró una única imagen, que podía ser real o artificial, pero en este caso debían Califica tu confianza en su autenticidad, a través de una escala de puntos. (1= Definitivamente generado por IA; 9= Definitivamente real).

En este caso, aunque la confianza de los participantes era mucho mayor con las fotos reales, se observó una disparidad de confianza en las imágenes de alimentos ultraprocesados.

Las imágenes artificiales son más apetecibles que las reales

Por otro lado, utilizando el mismo conjunto de 30 imágenes, ScienceDirect estudió si Su origen influyó en el apetito, basado en la opinión de 297 participantes del Reino Unido. Para ello, se mostraba a los usuarios una imagen de un alimento (real o artificial) para calificar su atractivo según una escala de puntos (1=Nada apetecible; 9=Extremadamente apetecible).

Asimismo, los participantes se dividieron en 3 grupos: sin etiqueta, donde debían evaluar las imágenes sin saber si eran reales o artificiales; etiquetado, imágenes que hubieran sido identificadas como reales o artificiales; y mal etiquetado, las imágenes reales fueron etiquetadas como artificiales y viceversa.

En este caso, el estudio concluyó:

• Las imágenes artificiales se consideraron más apetecibles cuando los participantes no sabían que habían sido generadas por IA.
• Cuando se etiquetan correctamente, ambas imágenes reciben resultados atractivos para los usuarios.
• Cuando las imágenes estaban mal etiquetadas, los participantes afirmaron que las más apetecibles eran las que creían reales, aunque habían sido generadas por IA.

Los peligros del “hambre visual” y el engaño en marketing

Una de las principales conclusiones del estudio es que la integración de la IA en las imágenes de alimentos plantea preocupaciones notables, entre ellas el posible impacto en el “hambre visual”, especialmente si dichas imágenes se difunden amplia y rápidamente. El hambre visual se refiere a la forma en que ver imágenes de alimentos desencadena el apetito y los antojos de alimentos, al tiempo que crea potencialmente referencias internas inapropiadas para el tamaño de porción adecuado.

La IA tiene la capacidad, a través del análisis de patrones en los datos, de identificar e incluso amplificar aquellas características específicas en las imágenes de alimentos que mejoran su atractivo, como la simetría, la forma, la frescura, el brillo, la presentación dinámica, el fondo/iluminación ambiental/color, etc.

Estas mejoras podrían conducir a conductas alimentarias poco saludables, creando Expectativas poco realistas sobre la comida. Además, la disponibilidad generalizada y la facilidad de uso de la IA podrían conducir a una difusión y un “engaño” aún mayores.

Otra preocupación es que el avance de la IA hace que las imágenes reales y artificiales sean casi imperceptibles, lo que pone el foco en la ética y el Importancia de la transparencia en el contexto del marketing digital.

Foto de : ChatGPT

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