인공 지능 대 개인 트레이너

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피트니스 인플루언서들이 현재 ChatGPT로 인기를 끌고 있지만, 과대광고가 정당할까요? AI가 정말로 개인 트레이너를 대체하고 있을까? 전문가들은 가상 코치에 너무 많이 의존하지 말라고 경고합니다. 그러나 ISPO.com은 디지털 교육 개념에 대해 그 어느 때보다 더 많이 언급되는 이유도 발견했습니다.

알렉산더 애스테로스(Alexander Asteroth)는 “나는 트레이너가 근본적으로 대체될 수 있다고 믿지 않습니다.”라고 말합니다. 그는 독일 연방 스포츠 과학 연구소에서 실시한 AI 연구의 저자 중 한 명입니다. "오히려 인공 지능은 트레이너의 작업을 지원하는 도구를 제공합니다. 훈련 계획 영역에서 AI는 훈련을 기반으로 가능한 성과 발전에 대해 예측합니다. 이는 정확할 수도 있지만 완전히 틀릴 수도 있습니다."

예를 들어 ChatGPT는 2022년 11월 출시된 이후 빛처럼 빠른 속도로 인공 지능의 동의어가 되었습니다. 이를 통해 챗봇은 "HIIT가 무엇인가요?"라는 다양한 질문에 몇 초 내에 답변합니다. 또는 "마라톤 훈련은 어떻게 하나요?" 예를 들어. https://chat.openai.com/에 무료 등록 후 사람다운 대화를 진행해보세요.

챗봇은 놀라운 속도와 명확하고 간단한 언어로 질문에 답변합니다. 이렇게 하면 Google에서 제공하는 웹사이트 등 다양한 웹사이트를 통한 검색을 절약할 수 있습니다. 동일한 주제에 대한 보다 정확한 후속 질문에도 과장된 AI가 자세한 답변을 제공하고 정보가 명확하고 구조화되어 제공됩니다. 시스템에는 웹사이트, Wikipedia 항목 및 서적의 데이터가 제공되므로 때로는 매우 유용한 답변을 제공합니다. 그러나 AI는 개인별 운동 훈련에 있어 한계가 있고 약점을 보인다.

Alexander Asteroth 교수는 AI가 훈련 데이터를 해석할 때 왜 때때로 오류를 범하는지 설명합니다. "아주 놀랍게도 데이터를 살펴보면 더 많은 훈련이 더 강력한 성능 개발로 이어진다는 결론에 도달할 수 있습니다. 모토에 따르면: 많이 간단히 말해서, AI는 가능한 한 광범위하고 집중적인 훈련 계획을 생성할 수 있습니다. 그러나 이는 과도한 훈련과 부상을 초래할 수 있습니다."라고 Asteroth는 경고합니다. 그의 결론은 다음과 같습니다. "인공 지능이 제안하는 것이 무엇인지 항상 비판적으로 질문해야 합니다. 그러기 위해서는 전문 지식이 필요합니다. 그리고 이것이 바로 실제 트레이너가 일반적으로 테이블에 가져오는 것입니다."

또한 Asteroth 교수는 예를 들어 사이클링 분야의 AI 훈련 계획은 일반적으로 훈련 이론에 관한 책에서 볼 수 있는 것과 같은 "수정된 표준 계획"일 뿐이라고 지적합니다. "이것은 안전 고려 사항과 관련이 있을 수 있습니다. 제조업체는 교육 계획이 정확히 무엇을 기반으로 하는지 밝히지 않습니다. 이것이 실제로 '머신 러닝'인가요, 아니면 하드 코딩된 것인가요?"

많은 영향력 있는 피트니스 유튜버들은 현재 비디오 블로그에서 나이, 훈련 목표, 훈련 가능한 시간과 같은 정보를 바탕으로 챗봇이 운동 계획을 즉시 제시하는 방법을 비디오 블로그에서 머신러닝으로 선보이고 있습니다. 결과는 인상적이지만 부상 등 개인의 특성을 고려하지 않은 계획이므로 신중하게 다뤄야 한다는 것이 일반적인 공감대다.

이러한 이유로 하이델베르그의 스포츠 과학자이자 개인 트레이너인 Matthias Fischer는 AI가 만든 훈련 계획에 대해 회의적입니다. 개인을 위한 훈련 계획을 세우려면 이를 완전한 생물심리사회적 시스템으로 보아야 합니다. 모든 인간은 표준화된 계획에 따라 훈련하기에는 너무 복잡합니다."라고 독일 하이델베르그에 있는 CAPECS® 스포츠 컨설팅 회사의 소유자는 말합니다. ISPO.com과의 인터뷰.

"예를 들어, 운동선수가 허벅지 근육을 키우고 싶어 나이, 몸무게, 체지방률과 같은 주요 데이터를 입력하면 인공지능은 이미 합리적인 훈련 계획을 세울 수 있습니다. 하지만 실제로는 내 보고서에서 볼 수 있듯이 매일 일하면서 근육 강화의 최적 결과뿐만 아니라 특히 통증 예방과 재활을 위해서는 몸 전체를 검사하고 병력을 조사해야 합니다. 현재로서는 이것이 한계라고 봅니다."