그 불쾌한 AI 생성 메뉴 뒤에 숨겨진 동일성 문제

처음에는 당신의 정신 상태에 의문을 품을지도 모릅니다. 카페에 들어가 메뉴를 스캔하지만, 모든 이미지가 부자연스럽게 완벽해 보입니다—대칭이 완벽하고 지나치게 매끄러워—무언가 잘못된 것에 대한 본능적인 느낌을 유발합니다. 당신은 착각하지 않습니다. 당신의 직관이 맞습니다. 생성형 AI 시각물이 레스토랑 산업에 침투했으며, 이는 ‘매력적인’ 미학에 편중되어 훈련된 모델에 의해 주도되며, 즉시 이유를 설명할 수 없더라도 본질적으로 잘못된 느낌을 줍니다.

때때로 이러한 이미지는 명백히 가짜입니다. 예를 들어, 치즈가 너무 거품이 많고 녹아 있어 음식이 아닌 아방가르드 예술을 연상시키는 부리토가 있습니다. 더 자주, 이러한 이미지는 평범해 보이며, 자세히 살펴볼 때만 인공적인 본질이 드러납니다.

“외계인이 피자라는 기본 원리를 이해하지 못한 채 피자를 만들려는 시도와 같습니다.” 리얼리티 디펜더의 CTO 알렉스 리슬은 테크크런치에게 말했습니다. (리얼리티 디펜더는 AI 감지 및 콘텐츠 검증 도구를 제공하는 성장하는 스타트업 섹터의 일부이며, 이러한 시장이 존재하는 이유는 주로 이러한 문제들 때문입니다.)

뉴욕에서 돌을 던지면 약간 불쾌한 AI 음식 광고에 맞을 것입니다. pic.twitter.com/lLXVkFIFoG

— Maggie (@maggiemoda) 2026년 8월 28일

리슬은 이러한 모델의 아키텍처가 특정 미학으로 수렴하는 이유, 즉 모든 아이스크림 공이 완벽하게 구형이고 새우가 자신의 꼬리를 먹도록 유전적으로 수정된 것처럼 보이는 ‘라브크래프트식 음식 공포’를 만들어내는 이유를 명확히 한다고 설명합니다.

ChatGPT와 같은 챗봇과 Midjourney와 같은 이미지 생성기를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM) 및 확산 모델은 방대한 데이터셋으로 훈련됩니다. 이러한 모델은 “버거 레스토랑을 위한 메뉴를 만들어줘”와 같은 요청이 주어졌을 때 사용자 의도를 예측하기 위해 데이터 내 패턴을 식별합니다.

“이것의 대부분은 2015년의 칠리스 메뉴처럼 보이며, 그 이유가 있습니다.” 리슬은 지적했습니다. “[모델들이 스타일을 도출한] 작업의 코퍼스였습니다.”

이미지 출처: ChatGPT 이미지 2.0

새로운 훈련 데이터는 AI 개발자에게 필수적입니다. 예를 들어, 아마존은 훈련 데이터를 스캔하기 위해 희귀 서적을 소싱한 후 폐기하는 것으로 알려져 있습니다. 일부 AI 생성 콘텐츠가 이러한 방대한 데이터셋에 침투하는 것은 불가피합니다. 그러나 AI 모델이 자신의 출력물에 과도하게 훈련될 경우 모델 붕괴의 위험이 있습니다.

“모델 붕괴는 광우병과 유사합니다… 모델의 출력물을 다시 모델 자체에 피드백하면, 근친교배는 결국 지속 불가능해지고 시스템이 실패합니다.” 리슬은 설명했습니다. “우리가 여기서 관찰하는 것은 수렴이며, 이는 반드시 모델 붕괴는 아닙니다.”

수렴은 덜 극단적이며, AI를 완전히 무용지물로 만들지 않고 출력 품질을 저하시킵니다.

AI에게 패스트푸드 메뉴를 생성하도록 요청하면, 웬디스, 버거킹 또는 맥도날드의 디자인을 참조할 가능성이 높습니다. 이러한 기존 메뉴는 유사한 스타일을 공유하므로, AI의 출력물은 해당 미학을 모방하며, 생성된 메뉴가 이후 훈련 데이터에 추가될 경우 이를 더욱 강화합니다.

그러나 음식 광고는 항상 현실보다 더 나아 보입니다. 마치 맥도날드 광고에서 각 층이 최대의 매력을 위해 소품 디자이너에 의해 신중하게 배치된 빅맥처럼요. 이러한 효과는 AI 생성 콘텐츠에서 증폭될 수 있습니다.

“데이터셋의 최적화는 ‘매력성’ 또는 불쾌감을 피하는 것을 우선시하며, 이는 동질화로 이어집니다.” 일론 대학교의 디지털 미래 상상 센터 소장인 리 레이니는 테크크런치에게 말했습니다. “AI는 이미지와 언어 모두에서 모서리를 매끄럽게 만드는 것으로 알려져 있습니다.”

더 작은 규모에서는 사용자가 AI 이미지 생성기로 메뉴를 생성하고 반복적인 편집을 적용할 때 이러한 매끄러움이 발생합니다. X에서 Labtec이라는 사용자는 ChatGPT가 생성한 메뉴를 100회 편집했을 때 일어나 일을 보여주며, 음식이 어떻게 점차 현실적인 외관을 잃는지 보여주었습니다. (우리는 이 실험을 재현하여 유사한 결과를 관찰했습니다.)

“최종 결과는 실제로 저를 불편하게 만듭니다.” Labtec은 썼습니다.

ChatGPT에서 레스토랑 메뉴를 만든 후,那些 끔찍한 슬롭 메뉴가 어떻게 그렇게 되는지 보기 위해 100회 편집했습니다. 최종 결과는 실제로 저를 불편하게 만듭니다. pic.twitter.com/sDIUKlabdp

— Labtec (@labtec901) 2026년 8월 19일

레스토랑은 가격이나 항목 이름과 같은 세부 사항을 미세 조정하며 AI 생성 메뉴를 반복적으로 다듬음으로써 이 문제의 희생자가 되고 있을 수 있습니다. 편집할 때마다 음식 이미지는 약간 더 둥글고 매끄러워집니다.

“사람들은 실제 이미지와 비교하여 AI 생성 콘텐츠를 볼 때 거의 설명할 수 없는 감각을 가집니다.” 레이니는 말했습니다. “사람들이 때때로 표현하는 데 어려움을 겪지만, 볼 때 인식하는 감각이 있습니다. 이것이 AI 메뉴를 사용하는 레스토랑에 대한 반발이 그렇게 뚜렷한 이유라고 믿습니다.”

우리가 이러한 AI 메뉴를 혐오하는 것에는 과학적 근거가 있습니다. 독일 Duisburg-Essen 대학교의 연구원들은 AI 생성 음식 이미지가 ‘불길한 계곡’ 효과를 유발하며, 거의 현실적인 음식 이미지가 명백히 가짜 이미지보다 더 많은 혐오와 불안을 자아낸다는 것을 발견했습니다. 이러한 불편함은 현재 AI와 관련된 문화적 맥락으로 인해 증폭됩니다.

소비자가 이러한 이미지에 부정적으로 반응한다면, 레스토랑은 AI 생성 메뉴의 사용 재고를 고려해야 합니다. 그러나 완벽하게 구운 햄버거 번의 함의는 식탁을 넘어섭니다.

“보고 듣고 믿는 것은 항상 사실이었으며, 그 정도는 우리의 법적 시스템조차 증거의 금표준이 녹음된 자백과 비디오 녹화라는 아이디어에 의존할 정도입니다.” 리슬은 말했습니다. “이제 더 이상 그렇지 않습니다. 세상은 좋든 나쁘든 근본적으로 변화했습니다.”