ChatGPT能準確評估飲食?與營養師相比 誰更勝一熟?
編譯/高晟鈞
嚴峻的疫情時代已過去,但許多科技變革卻成為了我們生活的一部份。雲生活的養成,人們開始習慣在線上工作、娛樂,也增加了健康管理的需求,至此,各種健康管理App遍地開花。那麼目前最強大的AI聊天機器人之一ChatGPT相比營養師,在這方面表現如何呢?
![ChatGPT-4具備根據食物影像識別營養成分的能力。](https://www.technice.com.tw/wp-content/uploads/2025/02/Products-sources-of-carbohydrates.-Healthy-carbs-food-123rf.jpg)
ChatGPT vs.營養師 誰更勝一籌?
來自愛爾蘭的研究人員比較了ChatGPT-4(包含影像辨識LLM)與來自英國和愛爾蘭7位營養師根據食物影像中識別營養成分的能力。他們使用來自資料庫中的38種常見食物圖像,一日4餐每餐提供3張照片,份量有小、中和大份三種。要求估計的營養成分包含蛋白質、能量、總脂肪、碳水化合物、膳食纖維、飽和脂肪、單元不飽和脂肪、多元不飽和脂肪、維生素C和D、葉酸、鉀、葉酸、鈉、鐵和鈣。
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兩者均被要求提供準確估計值而非一個範圍。經測試,ChatGPT的計算準確率達到了93%。然而,ChatGPT卻只在評估小份量餐點中表現出的高度準確率,對於中份與大份餐點實際重量的評估出現了嚴重偏差:ChatGPT評估vs實際重量(中份425.8 vs 580.5,大份529.5 vs 798.1)。
此外,ChatGPT也低估了多達11種營養素,其中誤差最大的是維生素D(-100%)、鉀(-49.5%)、鈣(-27.8%)和葉酸(-38.6%)。而營養師與ChatGPT在蛋白質評估的一致性最好,其次是能量,最後是碳水化合物。
LLM飲食評估具有良好潛力
研究中,營養師指出,缺乏烹飪方法、食品品牌和成分等細節,是難以準確評估營養素的主要挑戰,且不論是AI或者人類專家在飲食評估方面都面臨著相似的困難。鑑於ChatGPT是一款通用型LLM,而不是專門為營養學和飲食學而設計的 LLM,這些結果表明LLM在飲食評估方面具有良好的潛力。倘若進一步訓練這些模型用於營養學,並根據各國飲食習慣進行開發,將能獲得更全面的飲食評估。
資料來源:NewsMedical
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