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生成式AI正加速渗透至餐饮业的菜单设计环节，然而其催生的“极致统一”的视觉风格，也悄然带来了新的感官不适。当前，不少餐厅开始采用AI工具制作菜品配图，这些图像普遍呈现出高度对称、表面过度平滑、细节异常精致等特点；更有甚者，出现食材比例失调、纹理失真、结构违背常理等明显违和现象，令部分消费者直呼“像假得让人发怵”，产生类似“恐怖谷效应”的观感。
Reality Defender首席技术官Alex Lisle指出，此类问题根源在于AI模型的学习逻辑。无论是大语言模型（LLM）还是扩散模型，均依赖海量数据提取共性规律——当训练集大量来自风格趋同的连锁餐饮品牌菜单时，模型输出自然趋向单一化；更值得警惕的是，若AI产出的内容被持续回填进新训练数据中，这种审美闭环将不断自我强化。埃隆大学“想象数字未来中心”主任李·雷尼补充道，主流训练数据往往主动筛选“高颜值”“零风险”内容，刻意规避争议与不完美，客观上导致生成结果愈发“去个性化”“去生活化”。
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
该趋势在多轮迭代编辑中尤为突出。有用户在ChatGPT中对同一份AI菜单反复优化达100次后观察到：初始尚具辨识度的食物形象，逐步演变为轮廓模糊、质感失真、缺乏真实肌理的“类食品幻象”。德国杜伊斯堡-埃森大学早前实验亦证实，AI合成的食物图像易触发受试者潜意识层面的排斥反应，其心理机制与“恐怖谷效应”高度吻合。
业内专家强调，AI生成内容已不再是实验室中的概念产物，而是深度嵌入现实信息流的关键组成部分；而由AI自身制造的数据，又正悄然成为下一代模型的“养料”。如何在提升效率的同时，守住真实世界的粗粝感、偶然性与多样性，已不再仅是算法优化的技术命题，更是关乎人机协同生态健康发展的深层挑战。
