AI를 통한 영양 조언 민주화: 안전과 정확성의 균형

: By Danielle McCarthy, Queen's University Belfast

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안토니나 블라소바 / Shutterstock

사람들이 인공 지능(AI) 도구를 어떻게 사용하는지 알아보기 위해 온라인에서 검색할 때 ChatGPT와 같은, 당신은 음식 요청이 인기가 있다는 것을 금방 알게 될 것입니다. 보다 구체적으로, 사용자는 개인 식단 목표를 달성하기 위한 메뉴 계획에 도움을 구하고 있습니다.

하지만 이 기술이 식이 조언을 제공하는 데 얼마나 효과적일까요? 소비자 여론조사에서는 소비자 XNUMX명 중 XNUMX명 그들은 더 건강한 식단을 먹고 싶다는 데 동의했습니다. 약 73%는 환경에 미치는 영향이 적은 식품을 구입하는 것이 중요하다고 생각했습니다.

표준 이하의 다이어트는 만성 질환 및 사망의 주요 원인 세계 각국. 또한 인간이 유발하는 모든 온실 가스 배출량의 XNUMX/XNUMX은 식품과 관련이 있습니다. 이러한 배경에서 목표에서 행동으로의 전환을 달성하기 위해서는 도움이 필요하다는 것이 분명합니다.

그러나 유럽인의 19.9% 스스로 보고한 음식 알레르기가 있는 사람의 경우, 모든 식사 결정은 부작용으로부터 자신을 보호하는 것과 일치해야 합니다. 비용이 발생합니다. 주간 식품 구매에 대한 평균 지출 음식 과민증이 있는 사람은 알레르기가 없는 사람보다 12-27% 더 높습니다. 알레르기가 있는 사람이 식단을 조사하고 계획하려면 추가로 40.37일이 필요합니다.

따라서 AI는 많은 가정이 더 건강한 식단을 갖도록 도울 수 있지만 음식 알레르기가 있는 사람들의 오류 결과는 생명을 위협할 수 있습니다. 건강에 좋은 것으로 알려진 소비에 대한 우려도 제기되었습니다. 코코넛 오일 등의 성분, 영양 전문가가 이러한 기술 솔루션을 알리는 데 도움을 주는 것이 매우 중요합니다.

AI가 어떻게 도울 수 있습니까?

캐나다의 학업 특정 유형의 AI 사용, 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습으로 알려진, 식품 라벨의 텍스트를 처리합니다. 이는 특정 영양 기준에 따라 식품을 정확하게 분류하기 위해 수행됩니다.

이러한 기준에는 두 오세아니아 국가의 식품 표준을 개발하는 기관인 Food Standards Australia New Zealand의 영양소 프로파일링 시스템과 함께 Health Canada(건강 정책을 담당하는 정부 부서)에서 사용하는 식품 분류를 위한 기준량 표가 포함됩니다. 이 작업은 많은 수의 식품을 수동으로 분류하는 데 필요한 시간을 줄이기 위해 기술을 사용할 수 있음을 보여주었습니다.

이러한 방식으로 기술을 사용하는 상업적 제품은 이미 존재합니다. 한 예로 회사를 들 수 있습니다. 푸드 마에스트로. 내가 소속된 회사, 숟가락 전문가는 XNUMX년 동안 글로벌 소매업체와 협력하여 등록된 영양사와 공동 개발한 AI 시스템을 사용하여 온라인 식료품 쇼핑 플랫폼 내에서 식품 검색을 용이하게 하고 기능을 찾는 데 도움을 주었습니다.

생성 AI 분야는 대규모 언어 모델(LLM)과 기계 학습을 사용하여 텍스트 내의 단어를 식별할 뿐만 아니라 단어의 순서와 컨텍스트를 이해하여 텍스트 기반 프롬프트에 대해 인간과 같은 응답을 생성합니다.

Chat GPT와 같은 AI 챗봇은 이 기술을 사용하여 정보를 합성하고 텍스트를 요약하며 질문에 답합니다. 맞춤형 메뉴 계획을 제공하고 레시피 아이디어를 생성하며 쇼핑 목록을 작성하는 데 사용할 수 있습니다.

챗봇 테스트

메뉴 계획 및 식단 조언을 위해 Chat GPT를 사용한 초기 전문가 리뷰는 엇갈린 결과를 낳았습니다. 연구 알레르기가 있는 사람들을 위한 식단 계획을 생성하는 챗봇의 능력을 평가하기 위해 56가지 식단 중 견과류가 없는 식단 계획에 아몬드 우유를 포함하여 한 번에 안전하지 않은 계획을 생성한 것으로 나타났습니다.

다른 오류도 있었습니다. 예를 들어, 음식의 양과 에너지 값을 설명하는 방식에 오류가 있었고 메뉴 계획 내에서 동일한 음식이 반복되었습니다.

리뷰에서 ChatGPT의 맞춤형 비만 치료 가능성에 대해 저자는 환자의 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려를 제기했습니다. 그들은 또한 유해한 조언이 제공될 경우 책임성이 부족하다고 지적했습니다. 이러한 모델은 현재 전문 표준이나 윤리 강령을 준수할 필요가 없습니다.

영양사가 ChatGPT의 능력을 테스트했습니다. 제2형 당뇨병 환자 또는 혈액 투석(신부전 치료)을 받는 사람들을 위한 이상적인 식단을 정의합니다. 그들도 오류를 발견했습니다. 챗봇은 경고 없이 이러한 조건에 적합하지 않은 음식으로 응답했습니다. 메뉴 계획은 다시 반복되었고 저자는 그러한 솔루션이 사용자가 자격을 갖춘 의료 전문가와 상담하지 않도록 장려할 수 있다는 우려를 제기했습니다.

답변을 생성하는 데 사용된 정보 출처에 대한 참조가 부족하여 답변이 높은 과학적 품질인지 확인할 수 없었습니다. 심장 전문의 식이 지방과 심혈관 질환 사이의 연결 고리인 자신의 전문 분야와 관련하여 ChatGPT가 생성한 조언을 테스트했습니다. 그는 답변이 연구 조사를 잘못 해석하여 현명하고 자신감 있고 설득력 있는 어조로 오류와 불일치를 반복적으로 생성한다고 느꼈습니다.

윤리적 의미

주의가 필요하다는 명확한 징후에도 불구하고 일부 초기 리뷰에서는 AI가 개인화된 영양 조언을 제공할 수 있는 강점과 잠재력을 가지고 있다고 지적했습니다. ChatGPT의 응답은 종종 발표된 식품 기반 식이 지침과 일치했습니다. 예를 들어, 챗봇은 모든 식사에 과일과 채소를 포함하고 "라벨을 주의 깊게 읽는 것이 중요합니다" 및 "의료 전문가와 상담하십시오"와 같은 조언 문구를 통합했습니다.

기술의 윤리적 의미, 안전 및 품질은 이러한 직업 내에서 사용되기 전에 보다 완전히 이해되어야 합니다. 그러나 고객과 환자는 상관없이 정기적으로 사용하도록 선택할 수 있습니다.

ChatGPT와 같은 기술은 영양사 및 등록된 영양사가 식품에 대한 정보를 빠르게 찾고 작업에 정보를 제공하는 데 유용한 도구로 볼 수 있습니다.

음식과 건강의 관계를 조사하는 학자들도 AI를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 시간 절약 또는 혁신적인 접근 방식 개발 그들의 연구에. 이를 통해 연구의 영향력을 높이고 사회에 도움이 되는 방식으로 접근성을 높일 수 있습니다.

정책 입안자, 규제 기관 및 식품 산업 종사자들은 식품의 건강과 지속 가능성에 큰 관심을 가지고 있습니다. 그들은 또한 이 분야의 조언이 대중에게 어떻게 전달되는지에 관심이 있습니다.

ChatGPT와 같은 도구는 음식과 건강에 대한 완전히 새로운 차원의 정보와 잘못된 정보를 나타냅니다. 이에 대한 대응은 정확하고 안전하며 투명한 식단 조언 전달을 보장하는 데 중요합니다.

이 기술을 사용하면 일반 대중을 위한 개인화된 식이 조언에 대한 접근성을 크게 높일 수 있습니다. 또한 개인이 건강 목표를 달성하는 데 직면하는 장벽을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 안전이 우선되어야 합니다. 영양 전문가, 과학적으로 강력한 정보 및 품질 보증 프로세스의 추적 가능한 소스는 식이 조언을 제공하기 위해 이러한 기술을 사용할 때 이러한 기술의 개발 및 구현의 중심이 되어야 합니다.