Международная команда ученых из Тайваня, Малайзии и Индонезии попросили ChatGPT предоставить информацию о пищевой ценности 222 продуктов питания с целью понять, насколько нейросеть может помочь в составлении плана питания. Их исследование опубликовано в журнале JAMA Network Open.
В ходе эксперимента ИИ попросили нарисовать таблицу для построчного расчета содержания энергии (в килокалориях) / углеводов (в граммах) / липидов (в граммах) / белков (в граммах) в следующих пищевых продуктах (сырых, без кулинарной обработки). Исследователи судили о правильности ответов нейросети судили по оценкам профессиональных диетологов, основанными на базе данных состава пищи Тайваньского управления по продуктам и лекарствам.
В результате эксперты не заметили сильных различий в профессиональных и нейросетевых оценках содержания энергии, углеводов и жиров. Однако они наблюдались в отношении белка — ИИ значительно превышал его количество.
Исследование показало, что несмотря на порой неточные ответы нейросетей, они все же могут быть полезны и удобны для людей, которые хотят использовать ИИ в качестве источника информации о питательных свойствах продуктов. Однако авторы работы подчеркнули, что сейчас час-боты развиты не так сильно, поэтому еще не способны давать советы по плану питания и рассчитывать количество пищи, которое необходимо употребить отдельно взятому человеку. На ответы подобных чатов могут влиять многие факторы, такие как язык ввода, четкость постановки вопроса и программная среда.
Ранее ChatGPT научился создавать музыку.
Анна Морозова