Studie · Gå ned i vekt med l’IA
Gå ned i vekt med ChatGPT, fungerer det? Vi stilte spørsmålet 291 ganger til 5 IA-er
Samme person, samme spørsmål, opptil 1 260 kcal forskjell. Her er hva KI-ene svarer, og hva de ikke kan gjøre.
- 1 260 kcalforskjell for samme profil, enkel prompt
- 0 %ber om kroppsfett
- 97 %svarer med en “stillesittende / aktiv”-tabell
- 14 %nevner metabolsk tilpasning
Studien på 30 sekunder
- 1291 svar fra ChatGPT, Gemini og Claude på spørsmålet “hvor mange kalorier for å gå ned i vekt?”, for 6 identiske profiler.
- 2Enkel prompt (alder, vekt, høyde): den samme personen får fra 1 500 til 2 700 kcal avhengig av KI-en og tidspunktet.
- 30 % av svarene ber om kroppsfett. 97 % returnerer et « stillesittende / moderat / aktivt »-rutenett, 1990-formelen.
- 4Fullstendig prompt (kroppsfett, skritt, økter): fortsatt 650 kcal av forskjell, og kroppsfett brukes bare i 40 % beregningene.
- 5Ingen AI følger opp dagen etter: dagens skritt, måltider, termisk effekt, metabolsk tilpasning (14 % de nevner det). Tallet er låst på dag 1.
Hva vi gjorde
- 6identiske profiler, fra den atletiske kvinnen til den stillesittende mannen
- 2promptnivåer: enkel, deretter fullstendig
- 5forbruker-AI-er, ny samtale hver gang
- 291tidsstemplede svar, publisert som åpne data
ChatGPT (GPT-5.5 og GPT-5.4 mini), Gemini (3.7 Flash og 3.1 Pro), Claude Opus. Fransk og engelsk, 2 til 3 repetisjoner, uten noen instruksjoner. Den svarte linjen på grafene: målet beregnet komponent for komponent på målte data (BMR på fettfri masse, skritt, økter, TEF, underskudd på 500 kcal).
Enkel prompt: fra 1 500 til 2 700 kcal for samme person
«Jeg er en mann på 32 år, 78 kg, 180 cm, jeg vil gå ned i vekt, hvor mange kalorier per dag?» Spørsmålet slik millioner av mennesker stiller det.
P1 · Mann 32 år, 78 kg, 180 cm, 12 % kroppsfett, 12 000 skritt, 4 styrkeøkter/uke
P2 · Mann 32 år, 78 kg, 180 cm, 28 % kroppsfett, 4 000 skritt, ingen sport
P3 · Kvinne 28 år, 62 kg, 165 cm, 22 % kroppsfett, 9 000 skritt, 3 treningsøkter/uke
P4 · Kvinne 45 år, 70 kg, 165 cm, 35 % kroppsfett, 3 500 skritt, ingen sport
P5 · Mann 50 år, 95 kg, 178 cm, 30 % kroppsfett, 6 000 skritt, 2 gåturer/uke
P6 · Kvinne 24 år, 55 kg, 170 cm, 18 % kroppsfett, 14 000 skritt, 5 løpeøkter/uke
AI-atferd, enkel prompt (147 svar)
- 0 %ber om prosent kroppsfett
- 1 %ber om antall daglige skritt
- 97 %bruker en deklarativ aktivitetsmatrise
- 48 %siterer Mifflin-St Jeor eller Harris-Benedict (1990, 1919)
- 0 %nevner den termiske effekten av mat
Fullstendig prompt: fortsatt 650 kcal avvik
Vi gir alt: kroppsfett, skritt per dag, økter, og «gi meg et presist tall». Alle følger. Et presist tall er ikke et riktig tall.
P1 · Mann 32 år, 78 kg, 180 cm, 12 % kroppsfett, 12 000 skritt, 4 styrkeøkter/uke
P2 · Mann 32 år, 78 kg, 180 cm, 28 % kroppsfett, 4 000 skritt, ingen sport
P3 · Kvinne 28 år, 62 kg, 165 cm, 22 % kroppsfett, 9 000 skritt, 3 treningsøkter/uke
P4 · Kvinne 45 år, 70 kg, 165 cm, 35 % kroppsfett, 3 500 skritt, ingen sport
P5 · Mann 50 år, 95 kg, 178 cm, 30 % kroppsfett, 6 000 skritt, 2 gåturer/uke
P6 · Kvinne 24 år, 55 kg, 170 cm, 18 % kroppsfett, 14 000 skritt, 5 løpeøkter/uke
AI-atferd, fullstendig prompt (144 svar)
- 40 %bruker faktisk det oppgitte kroppsfettet
- 42 %gjør de oppgitte skrittene om til kalorier
- 14 %nevner metabolsk tilpasning
- 3 %nevner den termiske effekten av mat
- 97 %gir ett enkelt tall, som ønsket
P1 mot P2-testen: samme vekt, ulike kropper
- 699 kcalav forskjell mellom P1 og P2 ifølge KI-ene (gjennomsnitt)
- 970 kcalav forskjell når man beregner komponent for komponent
- +324 kcalfor mye for den stillesittende profilen med 28 % kroppsfett
Problemet er ikke dag 1, det er 89 dager som følger
78 % av de detaljerte svarene anbefaler å «veie seg og justere». Ingen gjør det for deg.
- Dag 1Chatboten mottar en vekt og svarer én gang.
- Dag 2Du gikk 4 000 skritt i stedet for 11 000. Den vet det ikke.
- Uke 3Du gjorde 6 økter og endret makroene dine. Den vet det ikke.
- Dag 90Du gikk ned 4 kg, stoffskiftet ditt sank og tilpasset seg deretter. Den vet det fortsatt ikke.
Det chatboten ikke vet
- ✕Dagens skritt
- ✕Dagens måltider og deres termiske effekt
- ✕Ditt faktiske kroppsfett, og utviklingen av det
- ✕Tilpasningen av stoffskiftet ditt gjennom ukene
- ✕Ingen kurve, ingen graf over forbruket ditt
Hva ekte oppfølging krever
- ✓Forbruk beregnet på nytt hver dag ut fra målinger
- ✓Mål som beveger seg med skritt og økter
- ✓Kroppsfett målt på nytt regelmessig
- ✓Automatisk korrigering av metabolsk tilpasning
- ✓En lesbar kurve av TDEE-en din og utviklingen av den
KI-en som måler mot KI-en som gjetter
Lean bruker også KI, men til å måle: BodyScan for kroppsfett, fotoskann for tallerkenen, skritteller for skritt. Deretter beregner den på nytt hver dag de fem komponentene i forbruket ditt og tegner kurven.
Dataene, profil for profil
P1 · Mann 32 år, 78 kg, 180 cm, 12 % kroppsfett, 12 000 skritt, 4 styrkeøkter/uke
Enkel prompt: 1 500 til 2 700 kcal (28 svar) · Fullstendig prompt: 2 100 til 2 750 kcal (28 svar) · Komponent for komponent-mål: 2 360 kcal (BMR 1 853, NEAT 504, EAT 267, TEF 236, TDEE 2 860)P2 · Mann 32 år, 78 kg, 180 cm, 28 % kroppsfett, 4 000 skritt, ingen sport
Enkel prompt: 1 500 til 2 760 kcal (28 svar) · Fullstendig prompt: 1 400 til 2 000 kcal (28 svar) · Komponent for komponent-mål: 1 390 kcal (BMR 1 583, NEAT 168, EAT 0, TEF 139, TDEE 1 890)P3 · Kvinne 28 år, 62 kg, 165 cm, 22 % kroppsfett, 9 000 skritt, 3 treningsøkter/uke
Enkel prompt: 1 130 til 2 000 kcal (25 svar) · Fullstendig prompt: 1 450 til 1 900 kcal (22 svar) · Komponent for komponent-mål: 1 499 kcal (BMR 1 415, NEAT 275, EAT 159, TEF 150, TDEE 1 999)P4 · Kvinne 45 år, 70 kg, 165 cm, 35 % kroppsfett, 3 500 skritt, ingen sport
Enkel prompt: 1 100 til 2 000 kcal (22 svar) · Fullstendig prompt: 1 200 til 1 600 kcal (22 svar) · Komponent for komponent-mål: 1 082 kcal (BMR 1 353, NEAT 121, EAT 0, TEF 108, TDEE 1 582)P5 · Mann 50 år, 95 kg, 178 cm, 30 % kroppsfett, 6 000 skritt, 2 gåturer/uke
Enkel prompt: 1 500 til 2 550 kcal (22 svar) · Fullstendig prompt: 1 600 til 2 200 kcal (22 svar) · Komponent for komponent-mål: 1 918 kcal (BMR 1 806, NEAT 303, EAT 117, TEF 192, TDEE 2 418)P6 · Kvinne 24 år, 55 kg, 170 cm, 18 % kroppsfett, 14 000 skritt, 5 løpeøkter/uke
Enkel prompt: 1 200 til 2 200 kcal (16 svar) · Fullstendig prompt: 1 850 til 2 500 kcal (19 svar) · Komponent for komponent-mål: 1 735 kcal (BMR 1 344, NEAT 391, EAT 326, TEF 174, TDEE 2 235)
Variasjon hos den samme IA-en på samme gjentatte prompt (fullstendig prompt, gjennomsnittlig avvik mellom repetisjoner): Claude Opus 73 kcal, Gemini 3.1 Pro 175 kcal, Gemini 3.7 Flash 57 kcal, ChatGPT (GPT-5.4 mini) 98 kcal, ChatGPT (GPT-5.5) 96 kcal.
Fullt datasett (prompter, 291 rå svar, uttrekk, skript): Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.22662006, CC BY 4.0-lisens.
Detaljert metode og begrensninger
Modeller forespurt via API med standardparametere og uten systeminstruksjon: GPT-5.5 og GPT-5.4 mini (OpenAI), Gemini 3.7 Flash og Gemini 3.1 Pro (Google). Claude Opus (Anthropic) forespurt via det offisielle kommandolinjegrensesnittet med en nøytral systemprompt og uten kontekst. Seks profiler, to promptnivåer, fransk og engelsk, 2 til 3 repetisjoner per kombinasjon, 291 svar samlet inn 8. september 2026 (Gemini 3.1 Pro: 27 svar, API-hastighet begrenset; andre modeller: 48 til 72).
Lesing av svarene: en automatisk ekstraktor (GPT-5.4 mini, temperatur 0, strengt JSON-skjema) identifiserer anbefalt inntaksmål (min og maks når et intervall eller en tabell er gitt) og atferdene (spørsmål stilt før svar, aktivitetsgrid, faktisk bruk av oppgitt kroppsfett og skritt, omtale av metabolsk tilpasning og termisk effekt). Uttrekket publiseres med de rå svarene, linje for linje.
Begrensninger: fiktive profiler; offentlige referanseformler (Katch-McArdle på fettfri masse, Ainsworth 2011-kompendiet, TEF på 10 %) som fungerer som referanse, ikke som sannhet i feltet; modellene utvikler seg og svarene endrer seg fra uke til uke, noe som er en del av funnet. Lean publiserer denne studien og selger en sporingsapp: metode og data er åpne slik at hvem som helst kan gjøre den om igjen.
Vitenskapelige kilder
- Mifflin MD et al. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 1990;51(2):241-7. PubMed 2305711
- Ainsworth BE et al. 2011 Compendium of Physical Activities. Med Sci Sports Exerc. 2011;43(8):1575-81. PubMed 21681120
- Levine JA et al. Interindividual variation in posture allocation. Vitenskap. 2005;307(5709):584-6. PubMed 15681386
- Trexler ET et al. Metabolic adaptation to weight loss: implications for the athlete. J Int Soc Sports Nutr. 2014;11:7. PubMed 24571926
- Westerterp KR. Diet induced thermogenesis. Nutr Metab. 2004;1:5. PubMed 15507147
Studie publisert av Lean-teamet. Pressekontakt: franckbarriere@lean-app.com. Ikke medisinsk råd.
Ofte stilte spørsmål
Kan ChatGPT beregne hvor mange kalorier jeg bør spise?
Den gir et tall, men ikke en måling. Av 291 svar ba ingen KI om kroppsfett (én eneste ba om skrittantallet), og 97 % av svarene på den enkle prompten bygger på et deklarativt aktivitetsnivå (stillesittende, moderat, aktiv). Resultatet er et statistisk gjennomsnitt som ignorerer kroppssammensetningen din og den faktiske aktiviteten din, med opptil 1 260 kcal forskjell for samme person.
Hvorfor gir KI-er så forskjellige tall for samme profil?
Fordi de ikke har noen måling. De bruker en populasjonsformel (oftest Mifflin-St Jeor 1990) og deretter en aktivitetsmultiplikator valgt på skjønn. To menn på 78 kg, den ene med 12 % kroppsfett og 12 000 skritt, den andre med 28 % og 4 000 skritt, får samme svar på den enkle prompten, selv om det reelle forbruket deres skiller seg med nær 1 000 kcal.
Hjelper det å gi ChatGPT flere detaljer?
Bare delvis. Med kroppsfett, skritt og økter i prompten er forskjellen mellom KI-er fortsatt 650 kcal for samme profil, kroppsfett brukes faktisk i beregningen bare i 40 % av svarene og skritt i 42 %. Og viktigst av alt: svaret er fastlåst. Den vet ikke hvor mye du har gått eller spist i dag, eller hvordan metabolismen din tilpasser seg over ukene.
Hva er metabolsk tilpasning, og hvorfor endrer det svaret?
Ved langvarig underskudd faller basalmetabolismen utover det vekttapet forklarer. Et tall som er riktig i dag, blir for høyt etter noen uker. Bare 14 % av de detaljerte svarene nevnte det, og ingen beregner det. Det er den vanligste årsaken til platåer.
Hvordan beregner du kaloriene dine riktig for å gå ned i vekt?
Ved å bygge opp forbruket komponent for komponent, TDEE = BMR + NEAT + EAT + TEF, med basalmetabolismen beregnet ut fra faktisk fettfri masse, NEAT ut fra målte skritt, EAT ut fra økter som faktisk er gjort, TEF ut fra makroene som er inntatt, og deretter følge utviklingen dag for dag og korrigere når kroppen tilpasser seg. Det er oppfølging, ikke et svar i én setning.
Er KI ubrukelig for ernæring?
Nei. KI er verdifull når den måler: anslå kroppsfett fra et bilde, gjenkjenne en rett, lese en strekkode. Den er svak når den gjetter ut fra tre tall. Forskjellen er mellom en KI koblet til kontinuerlig oppdaterte målinger og en chatbot som svarer en fremmed fra hukommelsen.
Kan jeg gjenskape studien?
Ja. De 12 promptene, de tidsstemplete råsvarene, den strukturerte utvinningen og skriptene er publisert som åpne data (lenke nederst på siden). Hvert kall er en ny samtale, uten systeminstruksjon, med standardparametrene.