比较大型语言模型AI与人类生成的减肥行为辅导信息

用于体重控制的自动化辅导信息可以节省时间和成本，但与人类辅导相比，其重复、通用的性质可能限制了有效性。基于大型语言模型（LLM）的人工智能（AI）聊天机器人，如ChatGPT，凭借其数据处理能力，可以提供更个性化和新颖的信息来解决重复性问题。虽然LLM AI在鼓励更健康的生活方式方面显示出前景，但尚未有研究检验基于LLM的行为减肥（BWL）辅导的可行性和可接受性。一项减肥试验中的87名成年人使用5点李克特量表对十条辅导信息（五条人类编写，五条ChatGPT生成）的有用性进行了评分，并提供了额外的开放式反馈来证明其评分。参与者还指出了他们认为哪些信息是AI生成的。评估分两个阶段进行：第一阶段的信息被认为缺乏人情味且消极，促使对第二阶段的信息进行了修改。在第一阶段，AI生成的信息被认为不如人类编写的信息有用，66%的信息有用性评分达到3分或以上。然而，在第二阶段，AI信息在有用性方面与人类编写的信息相当，82%的评分达到3分或以上。此外，50%的AI信息被误认为是人类编写的，这表明AI在模仿人类生成内容方面的复杂性。对开放式反馈的主题分析显示，参与者欣赏AI的共情和个性化建议，但认为它们更公式化、不够真实且过于以数据为中心。这项研究揭示了LLM AI（如ChatGPT）在制作可能有效的体重控制辅导信息方面的初步可行性和可接受性。我们的发现也指出了未来需要改进的领域。