Comparación de mensajes de coaching generados por IA de modelos de lenguaje grandes y humanos para la pérdida de peso...

Área de la Ciencia:

• Ciencia Conductual
• Inteligencia Artificial
• Coaching de Salud

Sus antecedentes:

• Los mensajes automatizados de coaching para el control de peso pueden ser repetitivos y menos efectivos que el coaching humano.
• Los chatbots de IA de modelos de lenguaje grandes (LLM) ofrecen potencial para mensajes de coaching personalizados y novedosos.
• La viabilidad y aceptabilidad del coaching de gestión de peso basado en LLM siguen estando poco estudiadas.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la viabilidad y aceptabilidad de la IA LLM (ChatGPT) para generar mensajes de coaching de control de peso.
• Comparar la utilidad de los mensajes de coaching escritos por humanos frente a los generados por IA.
• Explorar las percepciones de los usuarios sobre los mensajes generados por IA en un ensayo de pérdida de peso.

Principales métodos:

• Ochenta y siete adultos con un IMC ≥ 27 kg/m² participaron en un ensayo de pérdida de peso.
• Los participantes calificaron la utilidad de los mensajes de coaching escritos por humanos y generados por ChatGPT en una escala Likert de 5 puntos.
• Se recopilaron comentarios cualitativos y la identificación de mensajes de IA en dos fases con revisiones de mensajes.

Principales resultados:

• Los mensajes iniciales de IA se calificaron como menos útiles, pero los mensajes de IA revisados coincidieron con los mensajes humanos en utilidad (82% calificados ≥3).
• El 50% de los mensajes de IA se identificaron erróneamente como escritos por humanos, lo que indica una mímica sofisticada.
• Los participantes encontraron que los mensajes de IA eran empáticos y personalizados, pero a veces formulados y centrados en datos.

Conclusiones:

• La IA LLM muestra viabilidad preliminar para crear mensajes efectivos de coaching de control de peso.
• Los mensajes generados por IA pueden percibirse como útiles y personalizados, rivalizando con el contenido escrito por humanos después del refinamiento.
• Se necesitan mejoras adicionales para abordar los aspectos percibidos como formulados y centrados en datos del coaching de IA.