อันโตนินา วลาโซวา / Shutterstock

เมื่อคุณค้นหาทางออนไลน์เพื่อดูว่าผู้คนใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างไร เช่น ChatGPTคุณจะพบว่าคำขออาหารเป็นที่นิยมอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้กำลังมองหาความช่วยเหลือในการวางแผนเมนูเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านอาหารส่วนบุคคล

แต่เทคโนโลยีนี้มีประสิทธิภาพเพียงใดในการให้คำแนะนำด้านอาหาร? ในการสำรวจความคิดเห็นของผู้บริโภคมากกว่า สามในห้าของผู้บริโภค เห็นพ้องต้องกันว่าพวกเขาต้องการรับประทานอาหารที่ดีต่อสุขภาพ 73% รู้สึกว่าการซื้ออาหารที่มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมต่ำเป็นสิ่งสำคัญ

อาหารที่ต่ำกว่ามาตรฐานคือ สาเหตุของโรคเรื้อรังและการเสียชีวิต รอบโลก. นอกจากนี้ หนึ่งในสามของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่เกิดจากฝีมือมนุษย์ยังเชื่อมโยงกับอาหารอีกด้วย จากเบื้องหลังนี้ เห็นได้ชัดว่าจำเป็นต้องมีความช่วยเหลือเพื่อให้บรรลุการเปลี่ยนแปลงจากเป้าหมายเป็นพฤติกรรม

อย่างไรก็ตาม สำหรับ 19.9% ของชาวยุโรป ผู้ที่อาศัยอยู่กับผู้ที่รายงานการแพ้อาหารด้วยตนเอง การตัดสินใจรับประทานอาหารทุกครั้งจะต้องสอดคล้องกับการป้องกันตนเองจากอาการไม่พึงประสงค์ สิ่งนี้มีค่าใช้จ่าย: การใช้จ่ายเฉลี่ยในการซื้ออาหารรายสัปดาห์ สำหรับผู้ที่มีความไวต่ออาหารสูงนั้นสูงกว่าผู้ที่ไม่มีอาการแพ้ถึง 12-27% ผู้ที่เป็นโรคภูมิแพ้ต้องใช้เวลาเพิ่มอีก 40.37 วันในการวิจัยและวางแผนการรับประทานอาหาร

ดังนั้น แม้ว่า AI จะช่วยให้หลายครัวเรือนมีอาหารที่ดีต่อสุขภาพมากขึ้น แต่ผลที่ตามมาของข้อผิดพลาดสำหรับผู้ที่แพ้อาหารก็อาจเป็นอันตรายถึงชีวิตได้ ด้วยความกังวลที่เพิ่มขึ้นสำหรับการบริโภคโดยอ้างว่าดีต่อสุขภาพ เช่น น้ำมันมะพร้าวเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญด้านโภชนาการช่วยแจ้งวิธีแก้ปัญหาทางเทคโนโลยีเหล่านี้

เอไอจะช่วยได้อย่างไร?

นักวิชาการในแคนาดา ใช้ AI เฉพาะประเภทหรือที่เรียกว่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อประมวลผลข้อความบนฉลากอาหาร สิ่งนี้ทำขึ้นเพื่อจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์อาหารตามเกณฑ์ทางโภชนาการที่เฉพาะเจาะจงอย่างถูกต้อง

เกณฑ์ดังกล่าวรวมถึงตารางปริมาณอ้างอิงสำหรับการจัดประเภทอาหารที่ใช้โดย Health Canada ซึ่งเป็นหน่วยงานของรัฐบาลด้านนโยบายด้านสุขภาพ พร้อมด้วยระบบการจำแนกสารอาหารของ Food Standards Australia New Zealand ซึ่งเป็นหน่วยงานที่พัฒนามาตรฐานอาหารสำหรับทั้งสองประเทศในโอเชียเนีย งานนี้แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีสามารถลดเวลาที่ต้องใช้ในการจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์อาหารจำนวนมากด้วยตนเองได้

ข้อเสนอเชิงพาณิชย์โดยใช้เทคโนโลยีในลักษณะนี้มีอยู่แล้ว ตัวอย่างหนึ่งคือบริษัท เกจิด้านอาหาร. บริษัทที่ฉันเกี่ยวข้องด้วย คุรุช้อนได้ทำงานร่วมกับผู้ค้าปลีกทั่วโลกเป็นเวลาแปดปี โดยช่วยให้พวกเขาอำนวยความสะดวกในการค้นหาอาหารและค้นหาคุณสมบัติภายในแพลตฟอร์มการซื้อของชำออนไลน์ โดยใช้ระบบ AI ที่พัฒนาร่วมกับนักโภชนาการที่ลงทะเบียน

สาขาของ generative AI ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อไม่เพียงแต่ระบุคำในข้อความเท่านั้น แต่ยังเข้าใจลำดับและบริบทของคำเหล่านั้นเพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์ต่อข้อความแจ้ง

แชทบอท AI เช่น Chat GPT ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อสังเคราะห์ข้อมูล สรุปข้อความ และตอบคำถาม สามารถใช้เพื่อจัดทำแผนเมนูเฉพาะ สร้างแนวคิดสูตรอาหาร และรวบรวมรายการซื้อของ

การทดสอบแชทบอท

การตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญในช่วงแรกๆ โดยใช้ Chat GPT ในการวางแผนเมนูและคำแนะนำด้านอาหารนั้นให้ผลลัพธ์ที่หลากหลาย เรียน เพื่อประเมินความสามารถของแชทบอทในการจัดทำแผนการรับประทานอาหารสำหรับผู้ที่เป็นโรคภูมิแพ้ พบว่าจากอาหาร 56 ชนิด ได้สร้างแผนการที่ไม่ปลอดภัยในคราวเดียว รวมทั้งนมอัลมอนด์ที่อยู่ในแผนการรับประทานอาหารที่ปราศจากถั่ว

มีข้อผิดพลาดอื่นด้วย ตัวอย่างเช่น มีข้อผิดพลาดในการอธิบายปริมาณอาหารและค่าพลังงาน และมีการทำซ้ำของอาหารเดียวกันในแผนเมนู

ในการทบทวน จากศักยภาพของ ChatGPT ในการรักษาโรคอ้วนเฉพาะบุคคล ผู้เขียนได้หยิบยกข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของผู้ป่วย พวกเขายังสังเกตเห็นว่าขาดความรับผิดชอบหากมีการให้คำแนะนำที่เป็นอันตราย รูปแบบเหล่านี้ในปัจจุบันไม่จำเป็นต้องปฏิบัติตามมาตรฐานวิชาชีพหรือจรรยาบรรณ

นักกำหนดอาหารทดสอบความสามารถของ ChatGPT เพื่อกำหนดอาหารในอุดมคติสำหรับผู้ที่เป็นเบาหวานชนิดที่ 2 หรือผู้ที่เข้ารับการฟอกเลือดด้วยไต ซึ่งเป็นการรักษาภาวะไตวาย พวกเขาพบข้อผิดพลาดเช่นกัน แชทบอทตอบกลับด้วยอาหารที่ไม่เหมาะสมสำหรับเงื่อนไขเหล่านี้ โดยไม่มีคำเตือนใดๆ แผนเมนูซ้ำซากอีกครั้งและผู้เขียนได้แสดงความกังวลว่าโซลูชันดังกล่าวอาจกระตุ้นให้ผู้ใช้ไม่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพที่มีคุณสมบัติเหมาะสม

การขาดการอ้างอิงถึงแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการสร้างคำตอบหมายความว่าพวกเขาไม่สามารถตรวจสอบได้ว่ามีคุณภาพทางวิทยาศาสตร์สูงหรือไม่ แพทย์โรคหัวใจ ทดสอบคำแนะนำที่ ChatGPT สร้างขึ้นเกี่ยวกับสาขาที่เชี่ยวชาญของเขา ซึ่งเป็นความเชื่อมโยงระหว่างไขมันในอาหารกับโรคหัวใจและหลอดเลือด เขารู้สึกว่าคำตอบตีความการศึกษาวิจัยผิด ทำให้เกิดข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกันซ้ำๆ ในน้ำเสียงที่สมเหตุสมผล มั่นใจ และน่าเชื่อถือ

ผลกระทบทางจริยธรรม

แม้จะมีสัญญาณชัดเจนว่าควรระมัดระวัง แต่บทวิจารณ์ในช่วงต้นบางฉบับยังระบุด้วยว่า AI มีจุดแข็งและมีศักยภาพในการให้คำแนะนำด้านโภชนาการเฉพาะบุคคล คำตอบของ ChatGPT มักสอดคล้องกับแนวทางการบริโภคอาหารที่เผยแพร่ ตัวอย่างเช่น แชทบอทรวมผักและผลไม้ไว้ในอาหารทุกมื้อ และรวมข้อความแนะนำ เช่น "การอ่านฉลากอย่างระมัดระวังเป็นสิ่งสำคัญ" และ "ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ"

ผลกระทบทางจริยธรรม ความปลอดภัย และคุณภาพของเทคโนโลยีจะต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้มากขึ้นก่อนที่จะนำไปใช้ในวิชาชีพเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม ลูกค้าและผู้ป่วยอาจเลือกใช้เป็นประจำโดยไม่คำนึงถึง

เทคโนโลยีอย่าง ChatGPT อาจถูกมองว่าเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับนักกำหนดอาหารและนักโภชนาการที่ขึ้นทะเบียนเพื่อค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับอาหารได้อย่างรวดเร็ว และช่วยให้การทำงานของพวกเขาดีขึ้น

นักวิชาการที่ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างอาหารและสุขภาพก็สามารถใช้ AI ได้เช่นกัน ประหยัดเวลาหรือพัฒนาแนวทางใหม่ๆ เพื่อการวิจัยของพวกเขา สิ่งนี้สามารถช่วยเพิ่มผลกระทบของการวิจัย เพิ่มการเข้าถึงในแบบที่เป็นประโยชน์ต่อสังคม

ผู้กำหนดนโยบาย หน่วยงานกำกับดูแล และผู้ที่ทำงานในอุตสาหกรรมอาหารต่างให้ความสนใจอย่างมากต่อสุขภาพและความยั่งยืนของอาหาร พวกเขายังสนใจที่จะสื่อสารคำแนะนำในด้านนี้สู่สาธารณะอย่างไร

เครื่องมือต่างๆ เช่น ChatGPT นำเสนอข้อมูลมิติใหม่และข้อมูลที่ผิดเกี่ยวกับอาหารและสุขภาพ การตอบสนองจะมีความสำคัญต่อการสร้างความมั่นใจในการสื่อสารคำแนะนำด้านโภชนาการที่ถูกต้อง ปลอดภัย และโปร่งใส

การใช้เทคโนโลยีสามารถเพิ่มการเข้าถึงคำแนะนำด้านโภชนาการส่วนบุคคลสำหรับประชาชนทั่วไปได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังสามารถช่วยจัดการกับอุปสรรคที่บุคคลต้องเผชิญในการบรรลุเป้าหมายด้านสุขภาพ

อย่างไรก็ตามความปลอดภัยต้องมาก่อน ผู้เชี่ยวชาญด้านโภชนาการ แหล่งข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่เชื่อถือได้และกระบวนการประกันคุณภาพที่ตรวจสอบย้อนกลับได้จำเป็นต้องเป็นศูนย์กลางในการพัฒนาและการนำเทคโนโลยีดังกล่าวไปใช้เมื่อใช้เพื่อให้คำแนะนำด้านอาหาร

เกี่ยวกับผู้เขียน

แดเนียลแม็กคาร์ธีศาสตราจารย์กิตติมศักดิ์ด้านการปฏิบัติ มหาวิทยาลัยควีนส์เบลฟาสต์ มหาวิทยาลัยควีนเบลฟาสต์

บทความนี้ตีพิมพ์ซ้ำจาก สนทนา ภายใต้ใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ อ่าน บทความต้นฉบับ.

หนังสือที่เกี่ยวข้อง:

เกลือ ไขมัน กรด ความร้อน: การเรียนรู้องค์ประกอบของการทำอาหารที่ดี

โดย Samin Nosrat และ Wendy MacNaughton

หนังสือเล่มนี้นำเสนอแนวทางการทำอาหารอย่างครอบคลุม โดยเน้นที่องค์ประกอบทั้งสี่ ได้แก่ เกลือ ไขมัน กรด และความร้อน พร้อมนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและเทคนิคในการสร้างสรรค์อาหารที่อร่อยและสมดุล

คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ

ตำราอาหาร Skinnytaste: ให้แสงสว่างกับแคลอรี่ แต่ให้รสชาติที่เข้มข้น

โดย Gina Homolka

ตำราอาหารเล่มนี้รวบรวมสูตรอาหารเพื่อสุขภาพและอร่อย โดยเน้นที่วัตถุดิบสดใหม่และรสชาติจัดจ้าน

คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ

Food Fix: วิธีรักษาสุขภาพของเรา เศรษฐกิจของเรา ชุมชนของเรา และโลกของเรา - ทีละคำ

โดย ดร.มาร์ค ไฮแมน

หนังสือเล่มนี้สำรวจความเชื่อมโยงระหว่างอาหาร สุขภาพ และสิ่งแวดล้อม นำเสนอข้อมูลเชิงลึกและกลยุทธ์ในการสร้างระบบอาหารที่ดีต่อสุขภาพและยั่งยืนมากขึ้น

คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ

ตำราอาหาร Barefoot Contessa: เคล็ดลับจากร้านขายอาหารพิเศษ East Hampton เพื่อความบันเทิงง่ายๆ

โดย Ina Garten

ตำราอาหารเล่มนี้รวบรวมสูตรอาหารคลาสสิกและหรูหราจาก Barefoot Contessa อันเป็นที่รัก โดยเน้นที่วัตถุดิบสดใหม่และการเตรียมแบบง่ายๆ

คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ

วิธีทำอาหารทุกอย่าง: พื้นฐาน

โดย มาร์ค บิทแมน

ตำราอาหารเล่มนี้มีคำแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับพื้นฐานการทำอาหาร ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่ทักษะการใช้มีดไปจนถึงเทคนิคพื้นฐาน และรวบรวมสูตรอาหารที่เรียบง่ายและอร่อย

คลิกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมหรือสั่งซื้อ