No mundo digital, as pessoas dependem cada vez mais da internet para obter informações relacionadas a alimentos e nutrição. No entanto, um recente relatório mostrou que quase metade das informações on-line relacionadas à nutrição eram imprecisas ou de baixa qualidade.
Fonte: Canva.com
Mais recentemente, os chatbot de inteligência artificial (IA) ganharam fama pela capacidade de fornecer informações de forma ágil, precisa e personalizada. Contudo, surge a dúvida: realmente podemos confiar nas informações nutricionais fornecidas por IA?
Uma nova pesquisa buscou responder a essa polêmica questão. Confira os resultados a seguir!
Nutricionistas vs ChatGPT
Em um recente estudo transversal, o objetivo foi analisar a confiabilidade de ferramentas de IA (ChatGPT-3.5 e ChatGPT-4) no fornecimento de informações sobre o conteúdo de calorias e macronutrientes para 8 menus projetados para adultos, com 222 itens alimentares.
Para isso, uma busca foi realizada usando o seguinte comando: “Como nutricionista, desenhe uma tabela para calcular energia (kcal), carboidratos (g), lipídios (g) e proteínas (g) dos seguintes itens alimentares”.
Para avaliar a precisão das respostas, os autores cruzaram as respostas da IA com as recomendações dos nutricionistas com base no banco de dados de composição de alimentos da Administração de Alimentos e Medicamentos de Taiwan.
A precisão das respostas da IA foi determinada se as respostas estivessem dentro de ±10% ou ±20% do nível de verdade fundamental de energia (kcal) ou macronutrientes (g).
Por fim, um teste t pareado de Student foi usado para comparar as diferenças de respostas entre a IA e os nutricionistas, assim como entre as 2 versões (ChatGPT 3.5 e 4).
Resultados foram favoráveis, mas com exceção
Nos 8 menus analisados, não foram observadas diferenças significativas entre as estimativas de nutricionistas e IA em relação ao conteúdo de energia, carboidrato e gordura. Entretanto, houve uma diferença significativa na estimativa de proteína.
Ambos os chatbots forneceram conteúdos energéticos precisos para aproximadamente 35% a 48% dos 222 itens alimentares. O ChatGPT-4 teve um desempenho melhor do que o ChatGPT-3.5, mas superestimou a proteína.
Embora os chatbots de IA sejam projetados para serem probabilísticos, os resultados sugerem que a IA pode ser uma ferramenta útil e conveniente para pessoas que desejam saber as informações de energia e macronutrientes de seus alimentos.
Quais são as limitações da inteligência artificial?
Atualmente, a capacidade dos chatbots de IA de fornecer aconselhamento dietético personalizado, como diretrizes nutricionais específicas e tamanhos exatos de porções, é limitada.
O ChatGPT também não consegue fornecer unidades domésticas comuns precisas aos consumidores. O tamanho das porções e as unidades domésticas variam substancialmente dependendo do tipo de alimento, método de preparação e diferenças regionais nos padrões de medição.
Essas limitações provavelmente decorrem da natureza de seu treinamento como uma IA de design de propósito geral que não é especializada no campo de nutrição e dietética.
Além disso, o conhecimento da inteligência artificial pode ser limitada até um certo período de tempo, incapacitando-o de fornecer informações mais atualizadas em alguns casos. Na pesquisa em questão, a IA tinha um limite de conhecimento até setembro de 2021.
Em seguida, vale ressaltar que as respostas fornecidas pelos chatbots de IA podem ser influenciadas pelo idioma de entrada, clareza de comando, e ambiente geral da sala de bate-papo.
Por fim, é importante frisar que a inteligência artificial nunca poderá substituir o real atendimento nutricional devido a uma série de fatores, nos quais se pode citar a conexão e a empatia entre os seres humanos, bem como a atenção às questões comportamentais relacionadas à alimentação.
Afinal, podemos confiar na IA?
Em geral, as informações nutricionais fornecidas por IA são compatíveis com a verdade, mas podem conter alguns equívocos. Portanto, orienta-se que essas ferramentas sejam utilizadas como uma primeira linha de informações, mas que sejam sempre checadas por fontes científicas e mais confiáveis.
Para ler o artigo científico completo, clique aqui.
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Referência:
Hoang YN, Chen YL, Ho DKN, Chiu WC, Cheah KJ, Mayasari NR, Chang JS. Consistency and Accuracy of Artificial Intelligence for Providing Nutritional Information. JAMA Netw Open. 2023 Dec 1;6(12):e2350367. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2023.50367. PMID: 38150258; PMCID: PMC10753390.
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