一些超加工食品含有人工色素和调味剂。
但科学家发现，100% 人造的食物看起来比真正的食物更美味。
牛津大学和那不勒斯费德里科二世大学的研究人员发现，人们认为人工智能生成的食物图像更令人胃口大开。
而且，随着人工智能图像变得更加真实，专家警告说，它们甚至可能会促进不健康的饮食习惯。
那么，你能将真实照片与人工智能分开吗？副本？检查文章底部的答案，看看您的表现如何。
其中一张图像是使用 OpenAI 的 DALL-E 3 生成的 - 但它会是哪一张 
研究人员根据基本食物类型排列图像，并分三个阶段展示的处理。例如：生胡萝卜、胡萝卜汁和胡萝卜蛋糕
专家表示，AI 生成的版本可能会利用对称性、颜色和形状等细节来生成更具吸引力的设计
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研究人员向 297 名参与者展示了一系列图像，这些图像要么是食物的真实照片，要么是人工智能生成的副本。
AI 图像是通过将原始照片放入 OpenAI 的 DALL-E 3 并要求 AI“复制这张照片”来创建的。
当并排显示图像时，研究人员发现参与者通常非常善于辨别哪些是人工智能制作的，哪些是真实的。
胡萝卜汁图像的成功率为 62%，巧克力花生图像的成功率为 91%。
但是，当参与者分别看到图像时，他们发现任务变得更加困难。
当基本成分不生吃时，研究人员使用了一张与煮土豆一起煮熟的照片
研究人员发现，当 AI 图像靠近照片时，人们通常非常善于识别它们
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根据科学家
对于单独呈现的图像，在某些情况下，正确识别它们是否真实的比率仅下降到 26%。
研究人员在《食品质量与偏好》上发表的论文中指出，虽然成功率普遍较高，但也存在一些例外情况。
他们认为这可能是由于“任务的复杂性增加”。
AI 图像是通过询问 AI 生成的重新创建原始照片。这意味着它们没有通过从头开始重建来修改
研究人员表示，人工智能似乎可以增强其所拍摄食物的颜色和形状
科学家表示，人工智能生成的食物图像可能会用于宣扬不健康的饮食习惯
但是，最令人惊讶的发现是，人们似乎认为人工智能生成的图像更具吸引力，尤其是在他们不知道的情况下它们是由 AI 制作的。
研究人员要求参与者对图像进行评分，从“一点都不好吃”到“非常好吃”。
p>他们发现，当参与者被告知哪张图像是人工智能时，他们通常对两张图像的评价大致相同。
但是，当参与者不知道哪张图像是真实的时，他们发现人工智能生成的图像明显更令人胃口大开。
他们认为，这可能是由于人工智能利用了食物的颜色、对称性、形状甚至位置的微妙变化。
研究发现这些苹果图像包含最令人信服的人工智能假货，你能分辨出哪个是哪个吗？
研究人员表示，人工智能生成的食物图像可能会导致人们对食物产生不切实际的期望
食物的位置会影响我们对它的吸引力，根据其位置，哪一个看起来最好
主要作者、那不勒斯费德里科二世大学的乔万巴蒂斯塔·卡利法诺 (Giovanbattista Califano) 表示：“作为人类，我们往往会对指向我们的物体感到不安，将它们解释为威胁，即使这只是食物。
'当需要复制带有指向观看者的物品（例如一串胡萝卜或一块蛋糕）的食物照片时，人工智能通常会定位食物这样它就不会直接指向观看者。”
人工智能可能会按顺序对图像进行这些微妙的调整使它们更具视觉吸引力。
光照也会对美味程度产生显着影响食物看起来像是观察者
AI 图像生成器现在能够重新创建即使是很小的细节，这些细节可能会导致发现差异变得困难
研究发现这两张图片最容易辨别真假，你能分辨出哪个是哪个吗？
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但是，研究人员还警告说，这可能会在未来导致问题。
因为研究主管 Charles Spence 教授表示，使用人工智能生成图像便宜、快速且简单。牛津大学认为这可能会变得更加普遍。
他说：“人工智能生成的视觉效果可以通过降低委托拍摄食品照片的成本，为营销人员和行业提供节省成本的机会。”
斯彭斯教授还指出，由于一种称为“视觉饥饿”的现象，这些图像会带来风险，即观看食物图像会引发食欲和渴望。
研究发现，人工智能生成的图像不仅看起来比真实图像更好，而且往往会显示食物的热量更高。
人工智能倾向于在每张图像中显示更多食物，例如显示更多薯条或更多份的生奶油。
斯彭斯教授表示，如果这些图像广泛传播，这可能会导致人们对食物做出不太健康的选择。
斯宾塞教授表示：“这可能会影响不健康的饮食行为，或助长消费者对食品不切实际的期望。”
你能说出哪些图像是由人工智能制作的吗？在这里检查您的答案：RealFakeReal Fake Fake RealReal Fake Real FakeFakeReal Real Fake Fake Real Fake Real Fake Fake Real Fake Real Real Fake Real Fake Fake Real 牛津大学人工智能
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