AI生成的食物圖被罵，不是因為它是AI，是因為它九成像，或是輸給了「這是真的」這個加分。這是我對照2024到2026年8篇實驗研究後的結論，查證日期2026-09-26。
先講清楚這篇的性質：這是研究跟查證，不是廣告實測。我自己也用AI生Meta廣告素材圖，所以想知道哪些說法有證據，哪些只是聽起來合理。
這波罵聲從哪來
2026年9月23日，ETtoday報導台灣多家店在Threads上被網友罵AI菜單圖，標題用「密集恐懼」形容。網友留言「水餃看起來超噁」「那個紫米飯糰怎麼掉進異世界了」，還有人說家附近冰沙店的圖「搞得像螞蟻窩」。
同一時期，CNN報導洛杉磯、東京、吉隆坡、柏林都有AI菜單圖被抓包，TechCrunch則在談AI菜單圖為什麼長得都一樣。更早在7月，舊金山一間咖啡店在一片罵聲後撤掉了AI菜單圖。
社群上有一篇討論整理了11個解釋假說：寫實錯配、密集圖樣、表徵責任、診斷力崩解、誠意連帶、手藝依賴、雙向路徑、可信瑕疵、新鮮感消退、生成同質化、定價與心力對等。我逐條去找研究對照。
最大的漏洞：把「AI圖」當成同一種東西
研究顯示，消費者怎麼看AI食物圖，至少取決於兩個變數。
第一個是品質落在哪。Diel等人2025年發表在Appetite的研究找95人評38張圖（32張AI食物圖，另有6張腐壞食物的真照片當對照），「有瑕疵」的AI圖比「寫實」和「明顯不寫實」兩組都更讓人覺得詭異，逼真度跟不舒服的關係是一條有谷的曲線。
第二個是看的人知不知道來源。Califano與Spence 2024年在Food Quality and Preference的研究找297人，不知道來源時，AI食物圖被評為比真照片更誘人；標明來源之後，兩者評得差不多，論文摘要說主要是標了「真實」的照片分數被拉高，AI那邊沒有這個加分。
AI食物圖的反感是條件性的：九成像但有破綻的最讓人不舒服（Diel 2025，95人）；不知道來源時AI圖比真照片更誘人，標明來源後拉平（Califano與Spence 2024，297人）。
Diel等人2026年在Scientific Reports的研究找87人評60組配對好的AI與真實食物圖，整體真照片略勝：
| 面向 | 真實照片 | AI生成 | 差異 |
|---|---|---|---|
| 寫實度 | 73.5 | 62.4 | 顯著 |
| 想吃意願 | 67.8 | 64.8 | 顯著 |
| 健康度 | 51.6 | 51.7 | 無 |
但60組裡有14組AI圖被評得比真照片更寫實，這14組裡11組也更讓人想吃。作者自己註明，這批AI圖經過品質篩選，結果不能直接套到沒經過篩選的AI圖。
所以網路上罵翻的案例，是「破綻圖」加「被認出來」兩個條件疊在一起。論壇上看到的全是被抓包的那一批，沒被認出來的根本不會出現在討論裡（推論，研究沒有測到這點）。
11條逐條判決
有直接研究支持的3條：
寫實錯配成立，就是上面Diel 2025的恐怖谷曲線，也是唯一直接拿AI食物圖做實驗的一條。
誠意連帶的研究數量最多。Cicek等人2025年用1,000多名美國成人做實驗，產品描述出現「AI」字眼，情感信任下降，購買意願跟著掉；不過它測的是文字描述，不是圖片。To等人2025年在Journal of Advertising Research發現奢侈品牌標明用了AI生成廣告，會讓人覺得投入心力變少。背後的心力推論（Kruger 2004）在2023年1,405人的重做實驗裡只部分重現，強度要打折。
雙向路徑成立，2026年Shi與Jiang在SAGE Open直接用「雙面刃」形容：標示AI同時拉高新奇感、拉低真實感，淨效果看哪邊大。
方向對但沒有直接證據的5條：表徵責任、診斷力崩解、手藝依賴、定價與心力對等、生成同質化。
同一塊肥皂標成手工，美國受試者平均願意多付17%（Fuchs等人2015年，Journal of Marketing），這個效果是真的，但「手作行業用AI圖被罵得比較兇」沒人直接測過。定價那條用的是奢侈定位當代理，沒人只改價格去測，而且跟誠意連帶是同一個機制，不能算兩個證據。
生成同質化的前半段有頂刊支持，Doshi與Hauser 2024年在Science Advances發現用AI的人個別作品變好，但彼此越來越像。不過那篇測的是寫小說，也沒有測趨同會不會讓人反感。
查不到證據的2條：密集圖樣與新鮮感消退。密集恐懼本身有研究（Cole與Wilkins 2013），但沒有任何研究把它連到AI食物圖；廣告疲乏理論成立，AI專屬的研究查不到。
跟研究相反的1條：可信瑕疵。Mookerjee等人2021年的醜蔬果研究發現，消費者預設覺得長得不完美的比較難吃，要主動加文字說明才會翻轉；Diel 2025裡「有瑕疵」的AI圖是最讓人不舒服的一組。瑕疵能當真實的證明，前提是看的人已經知道那是真照片。
網路上整理的11個AI食物圖反感說法，對照2024到2026年研究：3個有直接研究支持，5個方向對但無直接證據，2個查不到證據，「不完美反而可信」與研究結果相反。
還有一個研究還沒講清楚的地方：哪種商品受傷比較重。Yang等人2026年發現AI標示的負面效果集中在行動電源這種功能型商品，香水這種享樂型沒有顯著；同年Shi與Jiang的研究則發現，功能型商品的真實感扣分比較小。Yang的論文自己說兩篇量的是不同路徑，算互補的解釋，所以目前沒有直接比較的定論。
台灣的法規與Meta的標示
公平交易法第21條禁止對商品的品質、數量、內容等影響交易決定的事項做虛偽不實或引人錯誤的表示。菜單圖跟實物落差太大，條文管得到。公平會代理主委2026年4月23日表示，今年廣告監測新增AI生成項目，也確實發現違法個案，但沒有說明是不是圖片；查證日期2026-09-26，還查不到針對AI生成菜單圖開罰的公開案例。
餐飲業還有食品安全衛生管理法第28條，食品的標示、宣傳或廣告不得有不實、誇張或易生誤解的情形。公平會早在民國83年就函釋，不能靠寫「僅供參考」主張免責。公平法第21條第5項也寫明，廣告代理業明知或可得而知仍做出引人錯誤的廣告，要跟廣告主負連帶賠償責任。
Meta官方說明寫明，「AI資訊」只標在用Meta自家生成式AI廣告創意功能建立或大幅編輯的廣告圖，而且逐步推出中，並非每一則都會標；用第三方AI工具做的圖，說明頁列在不會標示的情況裡。說明頁要求廣告主自行揭露的是社會議題、選舉或政治類廣告，而且這類要連第三方AI工具一起申報，沒有寫到一般商業廣告。
對廣告主的三個判斷
以下是我從研究推出來的做法，不是研究直接的結論。
商品本體用真的，AI只做場景。顧客會拿來對照實物的份量、顏色、配件，一律實拍或逐項核對。
避開九成像。要嘛看不出破綻，要嘛明顯是創意畫面。To等人2025年在奢侈品牌廣告的研究也發現，AI圖創意程度高時扣分會被拉回來，套到餐飲是類推。
最缺的是台灣的真實廣告數據。這些研究的受試者大多在德國、英國、美國（Yang 2026在中國），沒有一篇拿台灣Meta廣告的成本去比實拍和AI圖，這一段只能自己測。要測就用廣告管理員的A/B測試功能把受眾平均拆成兩組，不要自己手動開關廣告組合來比，Meta說明頁寫明那樣受眾可能重疊，結果不可靠。
用不用AI不是重點，重點是顧客拿照片對照實物的時候，它撐不撐得住。