那些令人食欲不佳的人工智能生成菜单背后的相同性问题

当它第一次发生在你身上时，你会认为自己疯了。你走进一家咖啡馆，看着菜单上有各种百吉饼三明治，但每张插图看起来都出奇地完美、精确对称、奇怪的光滑，让人本能地感觉到有些地方不对劲。你可能认为自己很偏执，但你并没有失去理智。生成的人工智能菜单已经影响了餐厅业，这些模特接受了狭隘的“令人愉悦”审美训练，即使你无法说出原因，也会感觉错误。有时，这些插图非常假，就像奶酪的墨西哥卷饼如此起泡和融化，看起来更像前卫艺术而不是午餐。更多时候，它们看起来非常普通，以至于只有当你花一点时间仔细观察时，你才会注意到有些问题。现实捍卫者首席技术官亚历克斯·莱尔（Alex Lisle）告诉TechCrunch：“这几乎就像一个外星人在不了解其核心原理的情况下试图制作披萨一样。”（Reality Defender本身就是销售人工智能检测和内容验证工具的初创公司类别的一部分--该业务的存在部分原因是此类问题。）莱尔说，这些模型的构建方式可以帮助解释为什么插图似乎拥抱如此特定的美学--每个冰淇淋勺都是完美的圆形，虾似乎经过基因改造可以吃自己的尾巴，创造了新的“洛夫克拉夫式的食物恐怖”。大型语言模型（LLM）和扩散模型--这些人工智能模型使ChatGPT和Midjourney等看似无所不知的聊天机器人和图像生成器成为可能--是在大量数据上训练的。然后，这些模型识别数据集中的模式，以预测用户在询问“给我做一份汉堡店的菜单”之类的问题时正在寻找什么。“很多东西看起来都像2015年的辣椒菜单，这是有原因的，”莱尔说。“这是[模型]从中得出其功能的工作素材。”新的训练数据对于

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