美國加州大學戴維斯分校的研究人員開發出一套人工智能系統，能夠透過建議替換一至三種食材，使日常餐點變得更健康且價格更低廉，研究成果已刊登於學術期刊《PLOS Digital Health》。
研究團隊分析了參與「我們在美國吃什麼」（What We Eat in America）調查的55,228名成年人的135,491餐記錄，從中歸納出常見的早餐、午餐及晚餐模式。他們隨後訓練了一個生成式AI模型，根據這些模式產生符合營養標準的餐點，同時調整份量大小。模型再評估透過建議一至三種食材替換，能夠在多大程度上改善營養與成本。
結果顯示，與同一飲食類別的實際餐點相比，AI生成的餐點在符合美國農業部（USDA）營養目標方面提升了47%，但風格與味道仍與人們日常食用的食物相似。進行一至三種食材替換後，營養質量改善了約10%，估計餐點成本則降低22%至34%。最常被建議的替換包括增加蔬菜或豆類，以及更換高度加工或高鈉食物。
該專業模型的表現亦優於通用AI模型GPT-4o，生成的餐點更貼近USDA的宏量營養素建議。研究人員強調，此發現目前完全基於電腦模擬，尚未經過真實用戶驗證；但他們相信，這個方法有助民眾對日常飲食作出切實可行的改善。
研究人員在論文中寫道：「將膳食指引轉化為切合實際、考慮預算的餐點及簡單的食材替換，這個框架可以支援公共健康計劃及消費者應用程式。」
論文共同作者Trevor Chan與Ilias Tagkopoulos總結：「膳食指引往往告訴人們健康飲食應該是什麼樣子，卻未必展示如何從人們現時吃的餐點過渡過去。我們的研究顯示，只要找出少數幾種食材替換，就能把營養標準轉化為實際的餐點層面改變，令餐點更健康、更具成本效益，同時保持菜式可辨識……最有趣的是，改善餐點不一定需要全面重新設計。在許多情況下，針對性的替換可能已足夠讓餐點更接近膳食建議，這令健康飲食變得更實際、更容易做到。」
他們補充：「更健康的飲食不代表要放棄人們喜愛的餐點。借助AI，我們可以找出既能保留味道，又對健康與荷包有益的少量食材替換。」
這項研究獲美國農業部國家糧食與農業研究所（USDA-NIFA）及國家科學基金會（NSF）的資助。
資料來源: https://scitechdaily.com/ai-reveals-simple-ways-to-make-your-meals-healthier-and-cheaper/
