Gamberi a forma di cerchio su un letto di pasta. Panini levigati come plastilina. Ingredienti che si fondono tra loro in modi che nessuna ricetta potrebbe spiegare. Le immagini di cibo generate dall’AI dilagano nei menu di ristoranti, bancarelle di street food e app di delivery, e il risultato è diventato un fenomeno virale — ma non nel senso che i ristoratori speravano. Le persone le fotografano, le condividono, e le trovano repellenti.
Il caso che ha acceso il dibattito è quello di Sam Biddle, giornalista tecnologico dell’Intercept, che ad agosto ha fotografato il cartello di un deli con quello che avrebbe dovuto essere uno shrimp scampi: creature circolari che lui stesso ha paragonato ai mostri di H.P. Lovecraft. “Non era solo disgustoso — il che lo era — ma anche spiritualmente inquietante e cosmicamente destabilizzante”, ha scritto. La foto ha girato ovunque. Non è un caso isolato: a Los Angeles, a un mercato notturno di Hollywood, i visitatori si sono trovati davanti a stand dopo stand con immagini dall’estetica troppo perfetta, quasi gommosa, che solo a uno sguardo ravvicinato tradivano la loro origine artificiale.
C’è una spiegazione scientifica per questa reazione viscerale. Uno studio peer-reviewed del 2025 condotto dal ricercatore Diel e dal suo team ha rilevato che le immagini AI di cibo leggermente imperfette vengono percepite come significativamente più “uncanny” — inquietanti — e meno piacevoli rispetto sia a immagini volutamente non realistiche sia a quelle altamente realistiche. È la zona grigia tra il riconoscibile e l’impossibile a provocare il disagio. Alcuni utenti riferiscono reazioni fisiche, con associazioni visive a muffa, insetti o materia cerebrale. Il fenomeno si sovrappone alla tripofobia, la sensazione di repulsione per i pattern irregolari e le superfici discontinue.
Perché i modelli generativi producono queste immagini? Simon Colton, professore di creatività computazionale alla Queen Mary University of London, ha spiegato a The Verge che i dataset di addestramento contengono relativamente poche immagini di cibo ordinario — chi pubblica online una mela rossa normale? — mentre abbondano foto di piatti elaborati, spesso ritoccati o stilizzati. Il modello impara da un corpus distorto e genera qualcosa che sta tra il reale e il surreale, senza mai raggiungere né l’uno né l’altro. La fotografia gastronomica professionale ha sempre avuto la sua dose di finzione: stylist, luci studiate, post-produzione. Ma l’AI introduce un tipo diverso di distanza, quella tra un sistema che non ha mai assaggiato niente e la rappresentazione di qualcosa che dovrebbe fare gola.
Il contesto economico aiuta a capire perché i ristoratori ci cascano. Il 42% degli operatori del settore ha dichiarato di non aver realizzato profitti nel 2025, secondo la National Restaurant Association americana. Con margini così stretti, uno strumento che promette immagini promozionali a costo quasi zero ha un appeal comprensibile. Nel 2023 la piattaforma britannica Slerp aveva rilevato che oltre il 60% dei consumatori non riusciva a distinguere foto reali da immagini AI di cibo — un dato che oggi suona come una promessa non mantenuta. Quella pagina è stata rimossa dal sito di Slerp.
Il paradosso è che la diffusione massiccia di queste immagini ha reso i consumatori più sospettosi, non meno. Le persone sono già stanche di dover esaminare ogni contenuto nei loro feed per capire se è reale. Farlo mentre scelgono cosa mangiare a pranzo è un attrito che nessun ristorante dovrebbe voler imporre. La fiducia, una volta erosa, non si recupera con un menu più elaborato. Se i modelli AI migliorano abbastanza da produrre immagini indistinguibili dalla fotografia reale, il problema estetico sparirà — ma quello della trasparenza resterà.
