当您在线搜索以了解人们如何使用人工智能 (AI) 工具时 例如ChatGPT，您很快就会发现食物请求很受欢迎。 更具体地说，用户正在寻求菜单规划方面的帮助，以满足他们的个人饮食目标。
但这项技术在提供饮食建议方面效果如何？ 在一项消费者民意调查中，超过 五分之三的消费者 同意他们想要吃更健康的饮食。 约 73% 的人认为购买对环境影响较小的食品很重要。
不合格的饮食是 慢性病和死亡的主要原因 世界各地。 此外，三分之一的人为温室气体排放与食品有关。 在此背景下，显然需要帮助来实现从目标到行为的转变。
但是，对于 19.9% 的欧洲人 对于自我报告的食物过敏的人来说，每一个饮食决定都必须与保护自己免受不良反应的影响相一致。 这是有代价的： 每周购买食品的平均支出 对食物过敏的人比不过敏的人高 12-27%。 过敏者还需要额外40.37天的时间来研究和计划他们的饮食。
因此，虽然人工智能可以帮助许多家庭拥有更健康的饮食，但对于那些食物过敏的人来说，错误的后果可能会危及生命。 人们还担心消费所谓的健康食品 椰子油等成分，营养专家帮助提供这些技术解决方案极其重要。
人工智能有何帮助？
加拿大的学者 使用特定类型的人工智能，称为自然语言处理 (NLP) 和机器学习，用于处理食品标签上的文本。 这样做是为了根据食品的特定营养标准对食品进行准确分类。
这些标准包括加拿大卫生部（该国负责卫生政策的政府部门）使用的食品分类参考量表，以及澳大利亚新西兰食品标准局（为两个大洋洲国家制定食品标准的机构）的营养成分分析系统。 这项工作表明，技术可以用来减少对大量食品进行手动分类所需的时间。
以这种方式使用技术的商业产品已经存在。 公司就是一个例子 美食大师。 我参与的公司， 勺子大师已与全球零售商合作八年，利用与注册营养师共同开发的人工智能系统，帮助他们促进食品搜索并在在线杂货购物平台中查找功能。
生成人工智能领域使用大型语言模型 (LLM) 和机器学习，不仅可以识别文本中的单词，还可以理解它们的顺序和上下文，从而对基于文本的提示产生类似人类的响应。
Chat GPT 等 AI 聊天机器人使用该技术来合成信息、总结文本和回答问题。 它可用于提供量身定制的菜单计划、生成食谱创意和编制购物清单。
聊天机器人测试
早期使用 Chat GPT 进行菜单规划和饮食建议的专家评审产生了不同的结果。 一项研究 为了评估聊天机器人为过敏者制定饮食计划的能力，发现在 56 种饮食中，它曾一度生成了不安全的计划，其中包括在无坚果饮食计划中添加杏仁奶。
还有其他错误。 例如，食物数量和能量值的描述方式存在错误，菜单计划中存在相同食物的重复。
在评论中 在谈到 ChatGPT 个性化肥胖治疗的潜力时，作者提出了对患者隐私和安全的担忧。 他们还指出，如果提供有害的建议，则缺乏问责制。 这些模型目前不必遵守专业标准或道德准则。
营养师测试了ChatGPT的能力 为 2 型糖尿病患者或接受血液透析（肾衰竭治疗方法）的患者制定理想的饮食。 他们也发现了错误。 聊天机器人在没有任何警告的情况下，用不适合这些条件的食物做出反应。 菜单计划再次重复，作者担心此类解决方案可能会鼓励用户不咨询合格的健康专业人员。
由于缺乏对用于生成答案的信息来源的引用，这意味着他们无法检查这些答案是否具有较高的科学质量。 心脏病专家 测试了 ChatGPT 提出的与其专业领域相关的建议，即膳食脂肪与心血管疾病之间的联系。 他认为这些答案误解了研究结果，以明智、自信和令人信服的语气反复出现错误和不一致。
伦理意义
尽管有明显迹象表明需要谨慎行事，但一些早期评论也指出人工智能具有提供个性化营养建议的优势和潜力。 ChatGPT 的回应通常与已发布的基于食物的饮食指南一致。 例如，聊天机器人在每顿饭中都加入了水果和蔬菜，并纳入了建议性声明，例如“仔细阅读标签很重要”和“咨询健康专业人士”。
在将技术用于这些行业之前，需要更充分地理解其伦理含义、安全性和质量。 然而，无论如何，顾客和患者都可以选择定期使用它。
像 ChatGPT 这样的技术可以被视为营养师和注册营养师快速查找食物信息的有用工具，帮助他们的工作。
研究食品与健康之间关系的学者也可以使用人工智能来 节省时间或开发创新方法 他们的研究。 这可以帮助提高他们研究的影响力，以造福社会的方式增加其研究的可及性。
政策制定者、监管者和食品行业从业人员对食品的健康和可持续性非常感兴趣。 他们还对如何向公众传达该领域的建议感兴趣。
ChatGPT 等工具代表了有关食品和健康的信息和错误信息的全新维度。 对此的回应对于确保准确、安全和透明的饮食建议沟通至关重要。
使用该技术可以大大增加公众获得个性化饮食建议的机会。 它还可以帮助解决个人在实现健康目标时面临的障碍。
但安全必须放在第一位。 在使用此类技术提供饮食建议时，营养专家、可追溯的科学可靠信息来源和质量保证流程需要成为此类技术开发和实施的核心。
关于作者
丹妮尔·麦卡锡（Danielle McCarthy），贝尔法斯特女王大学荣誉实践教授， 贝尔法斯特女王大学
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