越来越多餐厅开始用生成式 AI 制作菜单配图，但这类图片正在引发消费者反感。TechCrunch 报道称，这些图像往往过于光滑、对称，细节看似完整，却缺少真实食物应有的质感，容易让人一眼觉得“不对劲”。

一些案例中的失真较为明显，比如奶酪纹理异常、虾的形态不合常理；更多时候，问题并不夸张，而是体现在整体观感过于统一。受访人士认为，这种不适感并非错觉，而是生成模型输出趋同后的结果。

训练方式推动审美收敛

报道援引 Reality Defender 首席技术官 Alex Lisle 的说法称，图像模型会根据海量训练数据识别模式，再生成符合提示词的结果。比如用户要求制作汉堡店菜单，模型会调用其认为“最像菜单图片”的视觉特征。

但模型训练并不只是追求准确，也会偏向“更讨喜”“更安全”的内容。结果是，冰淇淋球会变得过于圆整，披萨、卷饼或海鲜也会呈现不自然的标准化外观。久而久之，输出会越来越像同一种审美模板。

不是崩溃，而是质量退化

Lisle 表示，如果模型不断吸收 AI 自己生成的内容，极端情况下会出现“模型崩溃”，也就是输出能力整体失效。但餐厅菜单这类现象更接近“收敛”，即模型没有失去功能，却在持续削弱内容质量。

这类退化通常不会立刻让图片变得荒诞，反而会让它们看起来普通、整洁、无害，只是越看越缺少真实感。也正因为如此，很多人第一眼未必能指出问题，却会本能地感到不舒服。

真实感正在变得更难判断

Elon University 旗下 Imagining the Digital Future Center 主任 Lee Rainie 认为，AI 在图像和语言上的共同倾向，是把边缘特征“磨平”。这种优化会减少冒犯性和不协调感，但也会带来明显的同质化。

报道指出，公众对 AI 生成内容已有越来越强的识别直觉。即便无法准确解释原因，人们仍能感受到它与真实照片或人工设计之间的差别。随着这类内容进一步进入商业场景，图像是否可信、是否真实，也会变得更难判断。