AI로 만든 사진을 쓰면 메뉴가 반려되나요?

도어대시는 반려 사유 11가지를 공개해요. 여기서 중요한 건 "사진이 아이템을 대표하지 않음"이에요. 사진은 아이템에 포함된 것을 정확히 보여 주고, 이상화하거나 일반화한 버전이 아니라 실제로 나가는 아이템을 담고, 실제 아이템의 실제 사진이어야 해요. 그 옆에는 대부분이 걸리는 사유들이 있어요. 틀린 크기나 해상도, 너무 가깝거나 먼 구도, 틀린 구도나 비율, 나쁜 조명, 배경 문제, 오버레이나 워터마크, 프레임 속 사람, 초점 흐림, 저작권, 중복이에요.

도어대시의 가상 브랜드 규칙은 AI를 직접 언급해요(영어 원문).

우리말로 옮기면, 누가 봐도 AI로 만든 이미지, 많이 보정한 이미지, 아이템을 오해하게 만드는 이미지는 허용되지 않는다는 뜻이에요. 눈여겨볼 점이 하나 있어요. 같은 문장의 스페인어판(2026-10-01에 읽음)은 "누가 봐도"에 해당하는 말이 빠져 있어서, AI로 만든 이미지는 모두 금지하는 것처럼 읽혀요. 둘 다 도어대시의 것이에요.

이 모든 사유 밑에 깔린 규칙은 같아요. 사진은 손님이 실제로 받을 것을 보여 줘야 해요. 기술에 관한 규칙이 아니라 표현에 관한 규칙이에요.

우버이츠는 아이템을 가운데 두고, 프레임 밖으로 벗어나지 않고, 사진 한 장에 아이템 하나만 담으라고 요구해요. 그럽허브는 음식 사진만 받고, 이미지 역검색으로 저작권을 확인해요. 인터넷에서 뭔가 가져오고 싶을 때 알아 두실 만한 점이에요.

도어대시는 사진 심사가 어떻게 돌아가는지 공개하지 않아요. 제가 보여 드릴 수 있는 건, 제가 함께 일하는 한 레스토랑 계정에서 2026년 9월에 일어난 일이에요. Google Gemini로 만든 이미지가 메뉴 사진으로 올라갔어요.

가맹점 포털의 반려 안내(영어)는 사진마다 "appears to be AI-generated"(AI로 만든 것으로 보인다)라고 하고, "the entire item"(아이템 전체)이 보이는 "a real photo"(실제 사진)를 요구했어요. 그래서 파일을 열어 봤어요.

Content Credentials는 이미지 파일 안에 서명된 라벨을 넣어 출처를 기록하는 개방형 표준이에요. Google과 OpenAI를 포함한 많은 AI 이미지 도구가 이미지가 생성됐다는 라벨을 써 넣어요. Google은 자사 AI 제품의 결과물에 SynthID라는 보이지 않는 워터마크도 넣는데, 크롭, 필터, 압축을 견디도록 설계됐다고 해요. 그러니 Content Credentials 라벨을 지우는 것이 증거를 없애는 것과 같지는 않아요.

라벨은 직접 읽어 보실 수 있어요. 무료 Photo Rejection Checker와 Content Credentials Verify 사이트가 읽어 줘요. 파일이 AI로 만들었다고 말한다면, 해결책은 더 나은 보정이 아니에요. 요리의 실제 사진이에요.

생성된 음식을 반려하는 것과 보정을 제공하는 것은 충돌하지 않고, 도어대시가 직접 선을 그었기 때문이에요.

도어대시의 현재 도구는 AI Photo Enhance이고, 2026년 5월 4일에 웹, Android, iOS에 출시됐어요. 모드가 세 가지이고, 도어대시는 각각을 자체 표현(영어)으로 설명해요. 각 모드가 무엇을 건드려도 되는지 읽어 보세요.

우리말로 옮기면, AI Replate는 요리에 어울리는 식기를 맞추고, 조명과 색을 보강하고, 깔끔하고 정돈된 모습을 만들어 음식 사진을 전문가 수준의 이미지로 바꾸되, 아이템, 수량, 양은 바꾸지 않는다는 뜻이에요. 세 모드 모두 다른 말로 같은 약속을 해요. 음식 자체는 바뀌지 않아요. 이건 2025년 4월에도 이미 도어대시의 선이었어요. 당시 도어대시는 이전 도구들이 "음식 자체의 모습을 바꾸지 않고" 작동한다고 했거든요. 사장님의 생성 사진을 반려할 플랫폼이, 무엇을 허용하는지 정확히 알려 주는 바로 그 플랫폼이에요.

2026년에 움직인 건 접시예요. AI Replate는 요리를 다른 식기에 올리고, 도어대시는 그 사실을 손님에게 알려요. 소비자용 헬프 페이지는 "AI-enhanced"(AI 보정) 라벨이 기본적인 조명이나 선명도 조정을 넘어서는 변경을 뜻하고, 요리를 다시 담는 것이 포함될 수 있다고 해요.

그러니 어떤 사진 도구든 물어야 할 건 AI를 쓰느냐가 아니에요. 그 도구가 무엇을 건드려도 되는지, 그리고 손님에게 알려 주는지예요.

까다로운 경우는 그릇과 양이고, 선의로 만든 도구가 엇나가는 곳도 거기예요. 생성된 음식은 가니시가 있으면 대개 더 좋아 보인다는 이유로 슬쩍 가니시를 더하는 도구는 손님이 받는 것을 바꾼 거예요. 지글지글하는 철판 요리를 볼로 옮기는 도구도 마찬가지고요.

평범한 접시는 다르고, 도어대시가 정리했어요. AI Replate는 식기를 바꾸되 음식, 수량, 양은 유지하고, 도어대시는 그런 사진을 손님에게 표시해요. 배달 음식은 사진이 어떻든 용기에 담겨 도착하니, 깨끗한 접시는 약속이 아니라 연출이에요. 우버이츠와 그럽허브는 식기에 대해 어느 방향으로도 규칙을 공개하지 않아요. 제가 지키는 선은 요리의 일부인 그릇이에요. 지글지글하는 철판, 돌솥, 브랜드가 찍힌 상자요. 그걸 바꾸면 손님은 맞는 음식을 엉뚱한 것에 담아 받게 돼요.

이게 저희 결과물에 쓰는 테스트예요. 도착한 요리를 보고 손님이 속았다고 느낄 것 같으면, 아무리 보기 좋아도 그 결과는 버려요.

그 테스트가 저희 파이프라인에서 실패한 모습이 이거예요.

서로 다른 위험이 둘이고, 두 번째가 첫 번째보다 나빠요.

2026년 7월, 샌프란시스코의 Grind & Unwind라는 카페가 AI로 만든 음식 이미지를 창가 보드에 걸었어요. 가게 앞은 낙서로 훼손됐어요. 주인은 보드를 치우고, 700달러쯤 들여 다시 칠하고, LED 조명과 실제 페이스트리 진열로 바꿨어요. 온라인 댓글은 이를 허위 광고라 부르며 이미지를 조목조목 뜯어봤고, 파충류 가죽처럼 보이는 빵까지 짚었어요.

주인 본인의 반응이 곱씹어 볼 부분이에요. "I want people to come to our restaurant, but, like, why is this such a big deal that it influences people on such an intense level?"(사람들이 우리 가게에 오길 바랄 뿐인데, 이게 왜 사람들을 그렇게까지 강하게 움직이는 큰일인 거죠?)

정당한 질문이고, 답은 메뉴 사진이 도착할 것에 대한 약속이라는 거예요. 사람들은 음식에 대한 깨진 약속에, 약속한 쪽이 보통 예상하는 것보다 훨씬 강하게 반응해요.

솔직한 답은 연구가 두 방향을 가리킨다는 거고, 무언가를 팔면서 그렇지 않다고 말하는 사람은 자기에게 유리한 절반을 고르는 거예요.

둘 다 사실일 수 있어요. 이미지는 따로 놓고 보면 더 매력적이면서도, 사람이 믿을지 말지 결정할 때는 덜 설득력 있을 수 있어요. 음식 이미지의 불쾌한 골짜기에 관한 별도 연구도 같은 방향을 가리켜요. 합성 이미지가 실제에 가까워질수록 작은 틀린 디테일의 대가가 커져요.

둘 중 어느 쪽을 겪느냐는 맥락이 결정하고, 메뉴는 첫 번째 효과에 최악의 맥락이에요. 손님은 이미지를 감상하는 게 아니에요. 그 안의 것에 돈을 내려는 참이고, 그다음엔 비교해요.

실제 요리를 찍고, 음식이 아니라 사진을 고치세요.

창가에서 요리 사방에 여백을 두고 찍은 휴대폰 사진이면 실제에서 출발할 수 있어요. 거기서부터 조명, 배경, 색, 크롭은 모두 손대도 되고, 그게 쓸 수 있는 메뉴 사진과 쓸 수 없는 사진을 가르는 것이에요. 요리는 사장님이 내놓은 그대로 남아요.

플랫폼별 크기까지 한 번에 해결하고 싶다면, 그건 별개의 문제이고 따로 가이드가 있어요.