בני נוער רבים המתמודדים עם בעיות משקל פונים למודלים של AI כדי לעזור להם ליצור תוכניות ארוחות במטרה לרדת במשקל. אבל מחקר חדש מראה שהתוכניות המתקבלות עשויות לא תמיד לכסות כראוי את רכיבי התזונה הדרושים ואת צריכת הקלוריות.
חוקרים בטורקיה השוו את יכולות תכנון הארוחות של חמישה מודלים של AI, מה שגרם להם ליצור תוכניות ארוחות לבני נוער המנסים לרדת במשקל והשוו את התוצאות מול המלצות של דיאטנית רשומה. הם פרסמו את הממצאים שלהם ב גבולות בתזונה.
אנו מראים שתוכניות דיאטה שנוצרות על ידי מודלים של AI נוטות להמעיט באופן משמעותי בצריכת האנרגיה הכוללת וצריכת רכיבי תזונה מרכזיים בהשוואה לתכניות מבוססות הנחיות שהוכנו על ידי דיאטנית. מעקב אחר תוכניות ארוחות לא מאוזנות או מגבילות מדי במהלך שנות העשרה עלול להשפיע לרעה על הגדילה, הבריאות המטבולית והתנהגויות האכילה".
ד"ר Ayşe Betül Bilen, עוזר פרופסור, הפקולטה למדעי הבריאות באוניברסיטת איסטנבול אטלס
מתגעגע לארוחה
באמצעות גרסאות חינמיות של מודלים של AI, החוקרים ביקשו מחמישה כלים – ChatGPT 4, Gemini 2.5 Pro, Bing Chat-5GPT, Claude 4.1, ו-Perplexity – כדי ליצור תוכניות ארוחות. הנחיות כללו גיל, גובה ומשקל של האדם לו נועדה התוכנית, וההנחיה ליצור תוכנית לשלושה ימים המכסה שלוש ארוחות ושני חטיפים ליום. נערכו תכניות ארוחות לארבעה בני נוער בני 15, ילד וילדה שנפלו לאחוזון עודף משקל וילד וילדה שנפלו לאחוזון השמנת יתר.
כאשר הושוו תכניות ארוחות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית לאלו שנעשו על ידי דיאטנית המתמחה במחלות מתבגרים, התוצאות הראו כי מודלים של בינה מלאכותית חישבו את דרישת האנרגיה בממוצע נמוך בכמעט 700 קלוריות ממה שעשתה הדיאטנית. ההבדל הזה, שווה ערך לארוחה מלאה, גדול מספיק כדי שיהיו לו השלכות קליניות חמורות. בעוד שצריכת הקלוריות הייתה חסרת חישוב חמור, הצריכה של מקרו-נוטריינטים מסוימים הייתה מחושבת יתר.
"תכניות הדיאטה שנוצרו על ידי AI חרגו באופן עקבי מאיזון המקרו-נוטריינטים המומלץ, וזה בעייתי במיוחד עבור מתבגרים", ציין בילן.
מודלים של AI המליצו על צריכת חלבון גבוהה יותר, בסביבות 20 גרם יותר מהדיאטן, וכתוצאה מכך כ-21-24% מצריכת האנרגיה מגיעה מחלבון. גם צריכת השומנים המומלצת על ידי AI הייתה גבוהה בהרבה מאשר בתוכניות שנעשו על ידי דיאטנית, כאשר שומנים מהווים 41-45% מצריכת האנרגיה.
כמות הפחמימות, לעומת זאת, הייתה נמוכה משמעותית בתוכניות בינה מלאכותית, עם הבדל ממוצע של כ-115 גרם, כלומר רק כ-32-36% מצריכת האנרגיה נבעה מפחמימות. לשם השוואה, האקדמיות הלאומיות למדעים, הנדסה ורפואה שבסיסה בארה"ב ממליצות ש-30-35% מהקלוריות ממקרו-נוטריינטים יבואו משומנים, 15-20% מחלבונים ו-45-50% מפחמימות.
תוכניות נעימות על פני דיאטות מאוזנות
בעוד שהנחיות רבות בנושא תזונה בריאה על ידי ארגוני בריאות לאומיים ובינלאומיים – למשל ההנחיות התזונתיות הטורקיות או הנחיות התזונה של ארגון הבריאות העולמי – זמינות באינטרנט, ייתכן שכלי AI לא יבססו את התפוקה שלהם על הנחיות תזונה מבוססות ראיות. "מודלים של AI מאומנים בעיקר לייצר תגובות שנראות סבירות וידידותיות למשתמש ולא מדויקות קלינית", אמר בילן. "הממצאים שלנו מראים שהם עשויים להסתמך על דפוסי תזונה כלליים או פופולריים במקום לשלב באופן מלא דרישות תזונה ספציפיות לגיל."
מכיוון שלא לכל בני הנוער יש גישה לדיאטנים כדי לתמוך בהם בתכנון הארוחות שלהם, הצוות יעץ שכל מי שמשתמש בכלי AI כדי להכין תוכניות דיאטה צריך להיות זהיר. בני נוער צריכים גם לזכור שיש להימנע מדיאטות מגבילות מדי, או דיאטות הבנויות על דפוסים קיצוניים של חלבון או שומן.
החוקרים אמרו שהם מקווים שהממצאים שלהם יעזרו להעלות את המודעות ליכולת המוגבלת של כלי בינה מלאכותית לפתח תכניות ארוחות מאוזנות היטב ולעזור לפיתוח כלים בטוחים יותר, המתאימים יותר להנחיות שפותחו על ידי אנשי מקצוע. בעוד שמודלים של בינה מלאכותית מתפתחים במהירות וייתכן שהמודלים השתפרו מאז הניתוח, מודלים של בינה מלאכותית צריכים להוות עזר משלים בחינוך לתזונה, ולא תחליף לייעוץ תזונתי מקצועי, במיוחד עבור אוכלוסיות פגיעות.
"גיל ההתבגרות הוא תקופה קריטית לצמיחה גופנית, להתפתחות העצם ולהתבגרות קוגניטיבית", סיכם בילן. "צריכת אנרגיה ופחמימות נמוכה יותר, בשילוב עם יחס חלבון ושומן מוגבר, עשויה להוות סיכונים במהלך תקופת הגדילה של המתבגרים".
