Yeni Yayın: Yapay Zekâ Modellerinin Ultra İşlenmiş Gıdaları Sınıflandırma Performansı Değerlendirildi

“Can Machines Detect Ultra-Processed Foods? A Head-to-Head Evaluation of Large Language Models Using NOVA Classification” başlıklı araştırmada, Türkiye'deki en büyük üç zincir markette satışa sunulan ve ulusal pazarın %53,2'sini temsil eden 2.920 paketli gıda ürünü incelendi. Ürünler öncelikle iki uzman diyetisyen tarafından bağımsız olarak NOVA sınıflandırmasına göre değerlendirilerek referans veri seti oluşturuldu. Ardından ChatGPT 5.2, Gemini 3 ve Grok 4.1 modellerinin aynı ürünleri sınıflandırma performansları karşılaştırıldı.

Araştırma sonuçları, standart istem (prompt) kullanıldığında tüm yapay zekâ modellerinin ultra işlenmiş gıda oranını referans sınıflandırmaya göre daha düşük tahmin ettiğini gösterdi. Modeller arasında ChatGPT 5.2, doğruluk, özgüllük ve F1 skoru bakımından en başarılı performansı sergiledi. Bununla birlikte, hiçbir model uzman değerlendirmelerinin yerini alabilecek düzeyde tutarlı sonuçlar üretemedi.

Çalışmada ayrıca, yapay zekâya verilen istemlerin (prompt) model performansı üzerindeki etkisi de değerlendirildi. Daha kısa ve sade istemlerin, ayrıntılı istemlere kıyasla hem ChatGPT hem de Gemini modellerinde daha yüksek doğruluk sağladığı belirlendi. Aynı istemlerin beş ay sonra tekrar uygulanmasıyla gerçekleştirilen analizlerde ise model güncellemeleri nedeniyle sınıflandırma sonuçlarının önemli ölçüde değişebildiği ortaya konuldu.

Araştırma bulguları, büyük dil modellerinin ultra işlenmiş gıdaların belirlenmesinde araştırmacılara destek olabilecek önemli bir potansiyele sahip olduğunu; ancak güvenilir sonuçlar elde edebilmek için uygun istem tasarımı, düzenli kalibrasyon ve uzman doğrulamasının gerekli olduğunu göstermektedir. Çalışmanın, yapay zekâ destekli beslenme araştırmaları ve gıda sınıflandırma sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlaması beklenmektedir.

Makalenin tam metnine ulaşmak için tıklayınız:
https://doi.org/10.1093/ijfood/vvag142