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研究人员针对业余运动员对 AI 生成训练计划的接受与信任情况及质量评估展开研究，发现用户信任度更高且 AI 计划质量获认可。
# AI 生成训练计划：从疑问到认可的运动训练新探索
在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）逐渐渗透到各个领域，运动训练也不例外。以往，运动员制定训练计划主要依赖教练的经验和专业知识，但如今，AI 技术为训练计划的制定提供了新的可能。大型语言模型（LLMs）凭借强大的语言处理能力，能够生成个性化的训练计划。然而，在这看似美好的前景背后，却存在诸多疑问。业余运动员对 AI 生成的训练计划接受程度如何？他们是否信任这些计划？而且，这些 AI 生成的训练计划质量究竟怎样？为了解开这些谜团，来自奥地利因斯布鲁克大学（University of Innsbruck）的研究人员展开了一项极具意义的研究，相关成果发表在《BMC Research Notes》杂志上。
研究人员采用了混合研究方法。一方面，进行了定量的在线调查。他们以奥地利因斯布鲁克的业余运动员为调查对象，通过私人联系和互联网论坛发放问卷，共收集到 158 份回复，剔除 39 份不完整问卷后，最终得到 119 名参与者的数据。问卷基于技术接受模型（TAM）+ 信任模型，测量了包括有用性、用户友好性、使用意向、态度和信任等维度，且针对 AI 训练计划的用户和非用户设置了不同问题。另一方面，开展了定性的半结构化访谈。研究人员专门制定了基于文献的专家访谈指南，选取了 6 位精英体育教练进行访谈，这些教练平均拥有 12.2±7.4 年的专业经验，且都具备体育科学学位和多种教练认证。访谈围绕训练计划的创建展开，并让教练对一份 AI 生成和一份人类制定的训练计划进行质量评估。
研究结果
- 问卷结果：在 119 名参与者中，74.1% 的人每周锻炼 3 - 4 次或更多。超过一半（65 人）的参与者使用训练计划，其中 16 人使用 AI 生成的训练计划。AI 生成训练计划的使用者在信任、态度、有用性和使用意向方面得分显著高于非使用者，但在用户友好性上差异不显著。此外，AI 生成的训练计划（3.73±1.1）比人类设计的训练计划（3.36±1.1）获得了更高的信任度，在训练计划使用者中，这种差异更为明显（AI 生成计划 3.89±1.1，人类设计计划 3.31±1.1），而在不使用训练计划的人群中差异不显著。
- 半结构化访谈结果：所有受访者都认为 AI 生成的训练计划（训练计划 1）更适合运动员，因为它更易于理解、更简洁，且出错的可能性小。相比之下，人类专家制定的训练计划（训练计划 2）虽然更详细，但信息过多，可能会让运动员感到困惑，而且训练量较大。在判断哪个计划是 AI 生成的环节，6 位受访者中有 4 位正确识别出训练计划 1 是由 AI 生成的。
研究结论与讨论
该研究表明，在业余运动领域，约一半的人会按照训练计划进行训练，但 AI 生成训练计划的使用尚未普及。不过，根据 TAM + 信任模型，使用者对 AI 生成训练计划的信任度、态度、有用性和使用意向都更高。这一发现与以往研究中用户信任是 AI 系统实际应用关键因素的观点一致，意味着提供 AI 解决方案的公司应注重建立用户信任，以提高技术的使用率。同时，结合专家访谈结果，AI 生成的训练计划在业余运动中可能是一种经济有效的获取高质量训练计划的方式，能在一定程度上避免业余运动员过度训练或受伤。而且，专家有时难以区分 AI 生成和人类制定的训练计划，这也凸显了像 ChatGPT 这样的 LLMs 的发展成果。
然而，该研究也存在一些局限性。例如，在教练 - 运动员关系中，高质量的指导可能仍需个性化，AI 生成的训练计划虽有结构化优势，但无法完全替代。数据基于自我报告，可能存在社会期望偏差或主观认知偏差，且样本可能不具有广泛代表性，AI 训练计划使用者数量较少，限制了更深入的分析。此外，ChatGPT 生成的训练计划语言更简单，可能影响参与者的信任评分。未来的研究需要扩大样本范围，涵盖更多组织，以获得更全面的观点。
总的来说，这项研究为 AI 在运动训练领域的应用提供了重要的参考，虽然 AI 生成训练计划目前存在一些不足，但它展现出的潜力不可忽视，有望为未来的运动训练带来新的变革。
