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AI 영양 조언, 부정확한 것으로 드러나 전문가들 경고

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 14:48
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


식이 지침에 대한 인공지능 의존도가 높아지면서 영양 전문가들뿐만 아니라 챗봇들 자체에서도 경고가 나오고 있습니다. 새로운 연구는 만성 건강 상태를 관리하는 사람들을 위해 AI가 생성한 식단 계획의 한계를 드러냅니다.

소비자 권익 단체인 위치(Which?)는 11월 18일, ChatGPT와 Google Gemini를 포함한 인기 AI 도구들이 일반적인 소비자 질문에 대해 부정확하고 잠재적으로 위험한 건강 조언을 제공했다는 연구 결과를 발표했습니다. 여섯 개의 AI 플랫폼을 평가한 이번 연구에서 전문가들은 응답의 정확성과 윤리적 책임성을 기준으로 ChatGPT가 전체적으로 64%의 점수를 받았다고 밝혔습니다. 특히 우려되는 점은, 조사 대상자 중 5명 중 1명이 의료 조언을 받을 때 항상 또는 자주 AI에 의존한다고 답했다는 점입니다.​


AI가 부족할 때

영양 전문가들은 AI 기반 앱이 일반적인 식단 계획 및 추적을 간소화할 수 있지만, 개인 맞춤형 식이 요법 관리를 위해 필요한 중요한 역량이 부족하다고 강조합니다. 영양 컨설턴트 루팔리 두타는 특히 건강 문제를 가진 사람들의 경우, AI가 임상적 판단을 대체할 수 없다고 말합니다. 두타는 “AI가 정보를 단순화하게 하고, 영양사가 그 정보를 개인에게 맞추도록 해야 한다”라며 진정한 식이 관리에는 기술과 임상 전문성 모두가 필요하다고 설명합니다.​

영양학 박사 니체타 바티아는 더욱 근본적인 문제를 지적합니다. AI가 내놓는 조언은 대부분 일반적이며, 개개인의 생물학적 특성과 행동을 반영하지 못한다는 것입니다. 당뇨병, 심장 질환, PCOD, 갑상선 기능 저하증, 암 등과 같은 질환을 가진 사람들은 스트레스 수치와 감정적 요인까지 고려하는 맞춤형 평가가 필요한데, 이는 AI가 해결할 수 없는 부분입니다.​

2023년 학술지 「Nutrition」에 게재된 연구에서는 ChatGPT가 실험된 56건 중 4건에서 견과류가 들어가지 않은 식단에 아몬드 우유를 포함시켜, 견과류 알레르기가 있는 사람들에게 잠재적으로 위험한 오류를 범했습니다. 또 다른 연구에서는 올해 ChatGPT가 활동적인 사람에게 실질적으로 약 1,950칼로리가 필요한데도 하루 1,200칼로리만 제공하는 식단을 제안하며, 단백질·식이섬유·채소가 불충분하다는 점이 밝혀졌습니다.​


잠재적인 건강 위험

전문가의 지도 없이 일반적인 AI 식단 제안을 따르는 것은 근육 약화, 칼슘 결핍, 산성화, 편두통, 피로, 수면 장애, 과민성 대장 증상을 유발할 수 있다고 Bhatia 박사는 말한다. 최근의 체계적 문헌고찰에 따르면 AI 생성 식이 중재가 일부 맥락에서 가능성을 보이지만, 영양학적 정확성, 일관성 및 안전성에 대한 우려는 여전히 남아있다.​

ChatGPT조차도 자신의 한계를 인정한다. 영양 조언 제공에 대해 직접 질문했을 때, 챗봇은 건강 상태 진단, 섭식 장애 해결, 안전한 보충제 조언 제공, 그리고 음식의 문화적·정서적 측면 이해에 있어 부족함을 인정한다. "저는 여러분이 탐색하도록 돕고, 정보를 제공하며, 건강에 해로운 것이 있을 때 경고해야 합니다"라고 ChatGPT는 말하며, "최종 선택은 항상 여러분으로부터 나와야 합니다"라고 덧붙인다.​

등록 영양사인 Staci Gulbin은 AI를 시작점으로만 사용할 것을 권장하며, 만성 질환, 섭식 장애 이력, 또는 복잡한 영양 문제를 가진 개인은 인간 전문가의 도움이 필요하다고 강조한다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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