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Der Artikel erklärt, wie Trainingsdaten und „Zufriedenheitskriterien“ KI-Modelle dazu bringen, weiche und symmetrische Bilder von Lebensmitteln zu erzeugen, denen realistische Details fehlen. Das Problem betrifft nicht nur Restaurants, sondern offenbart umfassendere Risiken im Zusammenhang mit der Konvergenz von Modellausgaben und dem Vertrauensverlust in visuelle Inhalte.