探秘 AI 助力减肥：谷歌 Gemini 与微软 Copilot 推荐的精准度与偏差研究

为评估谷歌 Gemini 和微软 Copilot 对肥胖药物及手术治疗问题回复的恰当性与偏差，研究人员开展相关研究。结果显示，微软 Copilot 和谷歌 Gemini 多数回复恰当，微软完整回复比例更高，且谷歌无偏差回复，微软有 2 个偏差回复。这为减肥管理提供参考。

　　背景与目的：管理肥胖需要综合手段，包括治疗性生活方式改变、药物治疗或代谢手术。许多患者在咨询健康专家前，会从网络资源以及像 ChatGPT、谷歌 Gemini、微软 Copilot 这样的人工智能模型获取健康信息。本研究旨在评估谷歌 Gemini 和微软 Copilot 对肥胖药物和手术管理相关问题回复的恰当性，并评估其回复对美国糖尿病协会（ADA）或美国临床内分泌医师协会（AACE）指南是否存在偏差。
方法：编制 10 个问题，分别向谷歌 Gemini 和微软 Copilot 的免费版本提问。从 ADA 和 AACE 网站提取问题的推荐答案，由评审人员对回复的恰当性、完整性以及对指南的偏差进行评分。
结果：微软 Copilot 的所有回复，以及谷歌 Gemini 80%（8/10）的回复是恰当的，没有不恰当的回复。谷歌 Gemini 拒绝回答两个问题并坚持建议咨询医生。微软 Copilot 完整回复的比例（10/10；100%）高于谷歌 Gemini（5/10；50%）。谷歌 Gemini 的 8 个回复均未偏向任何指南，而微软 Copilot 有 2 个回复存在偏差。
结论：本研究突出了微软 Copilot 和谷歌 Gemini 在减肥管理中的作用。它们回复的差异可能归因于训练数据的质量、范围以及设计的不同。