¿Salud o sabor? Investigando los patrones de toma de decisiones alimentarias en humanos y grandes modelos de lenguaje

Área de la Ciencia:

• Ciencias Cognitivas Ciencias Cognitivas.
• La inteligencia artificial es inteligencia artificial.
• La economía del comportamiento es la economía del comportamiento.

Sus antecedentes:

• Los grandes modelos de lenguaje (LLM) se utilizan cada vez más para simular la toma de decisiones humanas.
• Su capacidad para modelar elecciones complejas basadas en valores, como la selección de alimentos teniendo en cuenta la salud y el sabor, no se entiende bien.

Objetivo del estudio:

• Para comparar los patrones de toma de decisiones alimentarias de dos LLM líderes (GPT-4o, Gemini 1.5 Pro) con los participantes humanos.
• Investigar cómo los LLM sopesan atributos competidores (salud, gusto) en decisiones basadas en valores.
• Explorar similitudes y diferencias en los mecanismos de autocontrol entre los LLM y los humanos.

Principales métodos:

• Una tarea de decisión de alimentos basada en valores en la que participaron 126 estudiantes universitarios chinos.
• Los LLM simularon las decisiones de los participantes utilizando datos demográficos y de evaluación de alimentos (salud, sabor, preferencia).
• Análisis de la ponderación de atributos y las proporciones de autocontrol entre los LLM y los participantes humanos.

Principales resultados:

• GPT-4o atributos de salud ponderados más que los humanos, que priorizaron el gusto.
• A Gemini 1.5 Pro se le asignaron pesos de atributo más bajos que a GPT-4o.
• Ambos LLM demostraron un autocontrol superior en comparación con los participantes humanos.
• La ponderación del gusto se correlacionó negativamente con el autocontrol; la ponderación de la salud se correlacionó positivamente en todos los agentes.

Conclusiones:

• Los LLM reflejan parcialmente los mecanismos de autocontrol humanos a pesar de la falta de experiencia afectiva.
• Las diferencias de ponderación de atributos resaltan que los LLM no replican completamente la toma de decisiones sobre alimentos para humanos.
• Los hallazgos informan la psicología de la máquina y el desarrollo de intervenciones dietéticas asistidas por IA.