オンラインで検索して、人々が人工知能 (AI) ツールをどのように使用しているかを確認すると、 ChatGPTなど、食べ物のリクエストが人気であることがすぐにわかります。 より具体的には、ユーザーは個人の食事目標を達成するためのメニュー計画についての支援を求めています。
しかし、このテクノロジーは食事のアドバイスを提供する上でどれほど効果的でしょうか? 消費者世論調査では、 消費者のXNUMX人にXNUMX人が 彼らはより健康的な食事をしたいことに同意しました。 約 73% が、環境への影響が少ない食品を購入することが重要だと感じています。
標準以下の食事というのは、 慢性疾患と死亡の主な原因 世界中で。 さらに、人為的な温室効果ガス排出量の XNUMX 分の XNUMX は食品に関連しています。 このような背景から、目標から行動への変革を達成するには支援が必要であることは明らかです。
ただし、 ヨーロッパ人の19.9％ 自己申告による食物アレルギーを抱えて生活している人は、食事に関するあらゆる決定を、副作用から身を守ることと一致させなければなりません。 これには次のようなコストがかかります。 毎週の食料購入の平均支出額 食物過敏症のある人の場合は、アレルギーのない人よりも12〜27%高くなります。 アレルギーのある人が食事を調べて計画するためには、さらに 40.37 日が必要です。
したがって、AI は多くの家庭がより健康的な食生活を送れるよう支援する可能性がありますが、食物アレルギーを持つ人々にとっては、ミスがもたらす結果は生命を脅かす可能性があります。 健康的だと称される食品の摂取に対する懸念も高まっている ココナッツオイルなどの成分、栄養学の専門家がこれらの技術的ソリューションの情報を提供するのに役立つことが非常に重要です。
AI はどのように役立つのでしょうか?
カナダの学者 特定の種類の AI を使用した、自然言語処理 (NLP) および機械学習として知られ、食品ラベルのテキストを処理します。 これは、食品を特定の栄養基準に基づいて正確に分類するために行われます。
このような基準には、オセアニア両国の食品基準を策定する当局であるオーストラリア・ニュージーランド食品基準局の栄養素プロファイリング・システムとともに、カナダ保健省（同国の保健政策部門）が使用する食品分類の基準量表が含まれます。 この研究は、テクノロジーを使用して、多数の食品を手動で分類するのに必要な時間を短縮できることを示しました。
このようにテクノロジーを使用した商用製品はすでに存在します。 その一例が企業です フードマエストロ。 私が関わっている会社は、 スプーンの達人は、世界中の小売業者と XNUMX 年間協力しており、登録栄養士と共同開発した AI システムを使用して、オンライン食料品ショッピング プラットフォーム内の食品検索や機能の検索を容易にするのを支援しています。
生成 AI の分野では、大規模言語モデル (LLM) と機械学習を使用して、テキスト内の単語を識別するだけでなく、その順序とコンテキストを理解して、テキストベースのプロンプトに対して人間のような応答を生成します。
Chat GPT などの AI チャットボットは、このテクノロジーを使用して情報を合成し、テキストを要約し、質問に回答します。 カスタマイズされたメニュー計画を提供したり、レシピのアイデアを生成したり、買い物リストを作成したりするために使用できます。
チャットボットテスト
メニュー計画や食事のアドバイスに Chat GPT を使用した初期の専門家のレビューでは、さまざまな結果が得られました。 勉強 アレルギーのある人向けの食事計画を作成するチャットボットの能力を評価したところ、56 の食事のうち、ナッツフリーの食事計画にアーモンドミルクを含む安全でない計画が XNUMX 回生成されたことが判明しました。
他にもエラーがありました。 たとえば、食品の量とエネルギー値の記載方法に誤りがあり、メニュー計画内で同じ食品が繰り返し使用されていました。
レビューで ChatGPT の個別化された肥満治療の可能性について著者らは、患者のプライバシーとセキュリティについて懸念を表明しました。 彼らはまた、有害なアドバイスが提供された場合の説明責任の欠如にも言及した。 これらのモデルは現在、専門的な基準や倫理規定に従う必要はありません。
栄養士がChatGPTの能力をテスト 2 型糖尿病患者または腎不全の治療法である血液透析を受けている患者にとって理想的な食事を定義するために。 彼らも間違いを発見しました。 チャットボットは、警告を発することなく、これらの条件に最適ではない食品を応答しました。 メニュー計画は再び反復的であり、著者らは、そのような解決策がユーザーに資格のある医療専門家に相談しないように促す可能性があると懸念を表明した。
回答を生成するために使用された情報源への参照がないため、回答が科学的な質の高いものであるかどうかを確認できませんでした。 心臓専門医 ChatGPT が専門分野である食事性脂肪と心血管疾患との関連に関して生成したアドバイスをテストしました。 彼は、その回答が研究結果を誤解しており、賢明で自信に満ちていて説得力があると評される論調で誤りや矛盾を繰り返し引き起こしていると感じた。
倫理的影響
注意が必要であるという明らかな兆候にもかかわらず、初期のレビューの中には、AI には個人に合わせた栄養アドバイスを提供できる強みと可能性があることも指摘されています。 ChatGPT の回答は、多くの場合、公表されている食品ベースの食事ガイドラインと一致しています。 たとえば、チャットボットにはすべての食事に果物と野菜が含まれており、「ラベルを注意深く読むことが重要」や「医療専門家に相談する」などの勧告文が組み込まれていました。
この技術がこれらの専門分野で使用される前に、その技術の倫理的意味、安全性、品質をより完全に理解する必要があります。 ただし、顧客や患者は、関係なく定期的に使用することを選択することもできます。
ChatGPT のようなテクノロジーは、栄養士や管理栄養士が食品に関する情報をすばやく見つけて、仕事に情報を提供するための便利なツールと見なすことができます。
食品と健康の関係を研究している学者も AI を利用して、 時間を節約するか、革新的なアプローチを開発するか 彼らの研究に。 これは、研究の影響力を高め、社会に利益をもたらす方法で研究へのアクセスを高めるのに役立つ可能性があります。
政策立案者、規制当局、食品業界に従事する人々は、食品の健康と持続可能性に非常に関心を持っています。 彼らはまた、この分野のアドバイスがどのように一般の人々に伝えられるかにも興味を持っています。
ChatGPT などのツールは、食品と健康に関するまったく新しい次元の情報と誤った情報を表します。 これへの対応は、食事に関するアドバイスを正確、安全かつ透明性をもって伝達するために非常に重要です。
このテクノロジーを利用することで、一般の人々が個人に合わせた食事アドバイスを受けられるようになる可能性が大幅に高まる可能性がある。 また、個人が健康目標を達成する際に直面する障壁に対処するのにも役立つ可能性があります。
ただし、安全が最優先されなければなりません。 栄養の専門家、科学的に堅牢な情報の追跡可能な情報源、および品質保証プロセスが、食事に関するアドバイスを提供するためにそのようなテクノロジーを使用する場合、その開発と実装の中心となる必要があります。
著者について
ダニエル・マッカーシー、クイーンズ大学ベルファスト実践名誉教授、 クイーンズ大学ベルファスト
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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