ChatGPT能準確評估飲食？與營養師相比 誰更勝一熟？李佩璇 (2025-02-11 11:39:58)

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？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？

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ChatGPT-4具備根據食物影像識別營養成分的能力。（示意圖／123RF）[/caption]

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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