26 technik technology CHATGPT IN DER LEBENSMITTELANALYSE KI VERÄNDERT DIE ART UND WEISE, WIE WIR ARBEITEN, INFORMATIONEN ERSTELLEN UND AUSTAUSCHEN – ABER BROWNIES? EINE NEUE STUDIE DER UNIVERSITY OF ILLINOIS URBANA-CHAMPAIGN UNTERSUCHT, WIE CHATGPT BEI DER SENSORISCHEN BEWERTUNG VON LEBENSMITTELN, INSBESONDERE VON BROWNIES, EINGESETZT WERDEN KANN. D ie Studie bietet Einblicke, die die Entwicklung neuer Pro- dukte rationalisieren und möglicherweise zukünfti- ge Rezepte verbessern könnten. O M P U T E R G E N ERATED PICTURE © C Aber warum KI für die Verkos- tung von Brownies einsetzen? Die meisten Menschen würden gerne Schlange stehen, um schokoladi- ge Leckereien zu probieren. In der Lebensmittelindustrie ist die sensori- sche Bewertung jedoch ein wichtiger, aber auch strenger und kostspieliger Prozess. Unternehmen verlassen sich so- wohl auf geschulte menschliche Tester als auch auf Verbraucherpanels, um wichtige Eigenschaften wie Geschmack, Beschaf- fenheit und allgemeine Attraktivität zu bewerten, bevor sie neue Produkte auf den Markt bringen. Darüber hinaus erweist es sich oft als schwierig, Hindernisse wie menschliche Voreingenommenheit und sensorische Ermüdung zu überwinden. „Manchmal kann es den Prozess verlang- samen, wenn man sich auf menschliche Tester verlässt, insbesondere wenn meh- rere Produktprototypen gleichzeitig be- wertet werden müssen. Sensorik-Panels erfordern Zeit und eine sorgfältige Ko- ordination, und in manchen Fällen sind bestimmte Inhaltsstoffe möglicherweise nicht lebensmitteltauglich, so dass sie für die Verkostung ungeeignet sind“, sagte Studienautor Damir Torrico, Assistenz- professor am Department of Food Science and Human Nutrition, das zum College of Agricultural, Consumer and Environmen- tal Sciences in Illinois gehört. Aus diesem Grund werden große Sprachmodelle wie ChatGPT für die sensorische Bewertung in Betracht gezogen. Es ist möglich, Model- le zu erstellen, die bestimmte menschliche Reaktionen nachbilden können. Torrico untersuchte fünfzehn ver- schiedene Brownie-Rezepte, die von Standard-Zutatenlisten bis zu ungewöhn- lichen Kombinationen reichten, darunter Mehlwurmpulver und Fischöl. Torrico stellte ChatGPT die Rezeptformeln zur Verfügung und bat die KI, die sensori- schen Eigenschaften jedes Brownies zu beschreiben, einschließlich Geschmack, Textur und allgemeinen Genuss. Torri- co kategorisierte dann die Themen der ChatGPT-Antworten, um festzustellen, ob sie positiv, negativ oder neutral waren. Überraschenderweise waren die Antworten von ChatGPT überwältigend positiv, selbst bei Rezepten mit ungewöhnlichen Zutaten. Diese Positivität steht im Einklang mit ERNÄHRUNG | NUTRITION volume 49 | 03/04.2025 dem psychologischen Phänomen, das Wis- senschaftler als hedonische Asymmetrie bezeichnen. Die hedonische Asymmetrie besagt, dass Menschen (und offenbar auch die KI) dazu neigen, Dinge, die für sie von Vorteil sind, eher positiv zu beschreiben. Nahrung hat die Aufgabe, uns satt zu halten und uns Energie zu geben, erklärt Torri- co, was Menschen dazu veranlasst, positiv auf Nahrung zu reagieren. Bei dem Versuch von ChatGPT, sich menschlich zu verhalten, schien er dieses Verhalten an den Tag zu legen. „ChatGPT hat versucht, immer die gute Seite der Dinge zu sehen“, so Torrico. Laut Torrico müssen zwar noch Fehler wie die hedonische Asymmetrie behoben wer- den, aber die Studie zeigt die potenziellen Vorteile des Einsatzes von KI bei der Le- bensmittelentwicklung. ChatGPT könnte als Screening-Tool eingesetzt werden und Lebensmittelwissenschaftlern dabei helfen, Rezeptoptionen einzugrenzen, bevor sie sie einem Verbraucherpanel vorlegen. Dadurch könnte die Industrie Zeit und Geld sparen. „Der Einsatz von KI kann allgemeine Er- kenntnisse darüber liefern, welche Pro- dukte für weitere Tests in Frage kommen und welche Produkte diesen langen Pro- zess nicht durchlaufen sollten“, so Torrico. „Ich könnte mir vorstellen, dass ChatGPT für die sensorische Bewertung entwickelt wird, um der Industrie zu helfen.“ Torrico ist vom Potenzial von ChatGPT begeistert. Für die Zukunft plant er, das Experiment zu verfeinern und ChatGPT so zu trainieren, dass es mit einem Vokabular reagiert, das dem eines menschlichen Beschreibungspanels ähnelt.