例如，有的AI大模型给出“极低热量饮食（每日摄入＜800千卡）”减重方案。对身体质量指数（BMI）＞50、已经出现心功能不全，或是存在严重阻塞性睡眠呼吸暂停的人群，可以在医生和营养师的监测下执行这一方案，通过快速减重缓解相关症状。但对略微超重、没有基础疾病的人群来说，极低热量饮食即便短期能取得减重效果，但实施者极易出现情绪低落、低血糖等问题，女性还可能发生月经紊乱。

　　再如，很多健身教练会建议减重者采用“碳循环饮食”。这种饮食方式须与运动匹配，从而提升健身效果。如果鲜少运动的人群听闻这一方法，要求AI大模型生成碳循环食谱并实行，却缺少运动配合，会造成碳水摄入大幅波动，诱发脱发、情绪低落、月经紊乱等问题。

　　此外，AI生成的减重方案通常附带运动建议。倘若用户没有向大模型说明自身健康状况，大模型会默认使用者没有基础疾病，常会推荐跑步、跳绳等高冲击运动。可是，这类运动会加重关节负担和心血管负担。对有关节疾病的人群来说，它们容易造成不可逆的运动损伤；对存在心血管高危因素的人群而言，又可能因运动过量诱发严重的心血管意外。

　　以上种种足以说明，制定减重方案好比量体裁衣。适合个人的减重方案，就像一件合身的衣服。在医院减肥门诊中，医生、营养师会对就诊者开展全面评估，再制定体重管理方案，整套评估流程如同裁缝测量胸围、腰围、肩宽、臂长等数据。而依靠AI制定减重计划，如果录入的个人信息不够完整，那么AI只能依托大数据给出通用方案，就好像一件均码的衣服，看起来不错，实际却不一定合身。

　　手把手教你向AI提问