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讓你買菜不再苦惱:Nutrition Profiling 食物選擇科學化

社團法人台灣國際生命科學會_96
・2022/07/06 ・3344字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 專欄作家— 許珊菁 博士

國立臺灣大學微生物與生物化學研究所博士。實踐大學食品營養與保健生技學系助理教授。曾任康善基金會營養顧問、開南大學觀光與餐飲旅館學系助理教授。專長領域:營養管理、公衛營養、營養教育、國人適用之食品份量及營養密度指標建立及其應用。 

您有沒有在大賣場、超市或雜貨店選購食品時感到無所適從,雖然您知道選擇健康的食物對家人與自已的健康很重要,但有時正確的選擇卻似乎無從著手,尤其是匆忙之下,無法詳細閱讀食品標示。

科學家們嘗試幫食物的「營養健康特性」下些定義,試著引領食品製造業者提供更具健康概念的產品,以方便消費者做出選擇。

跳脫卡洛里迷思:熱量密度 ≠ 營養素密度

從營養的角度來說,食物可以依據熱量密度或營養素密度來加以分類。

熱量密度指的是,單位重量食物中所含的卡路里,而密度高的食物也就是我們常說的高熱量食物,每公克食物約含大於4大卡熱量,如餅乾、蛋糕等。密度低的食物則是我們常說的低熱量食物,每公克食物約含小於 1.5 大卡熱量,如青花菜、雞蛋等。

另外,還有一類食物被稱為空熱量食物,顧名思義,為空有熱量的食物,食物中僅僅含有糖、油脂、或酒精等提供熱量,但其他人體必需的營養素,像維生素、蛋白質、必需脂肪酸等含量很少或沒有提供,例如:碳酸飲料。

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然而,有一些熱量相對較高的食物也可能具有很高的營養價值,如堅果、種子、橄欖油或菜籽油。所以,如果我們只將卡路里視為食物評分的數字,那麼我們可能會避免選擇這些食物,但這些食物應該也可以作為健康飲食模式中的一部分。

另外,有些卡路里含量相似的食物在營養質量方面也可能不同,例如,加工過的肉類比未經加工的瘦肉含有更多鹽分,即使它們卡路里含量相似,不利作為健康飲食。

卡路里不該只是衡量食物營養的唯一標準。 圖/ envato

什麼是「營養密集」食物?

營養素密度是指以食物每 100 公克、每 100 大卡或每份為基本單位來計算營養素,其中「每份」的份量是由食品廠商根據其產品自定,通常採一次食用量為準,如包子以一粒為一份等等。

1974 年時,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission)將營養密集食物定義為:「每 100 大卡食物至少能提供蛋白質和其他三種營養素達建議攝取量(Recommended Dietary Allowance, RDA)之 10% 以上」。

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隔年進一步提出,只要能提供一種營養素達 RDA之 50% 以上、提供二種營養素分別達 RDA 之 20% 以上、提供三種營養素分別達 RDA 之 15% 以上、提供四種營養素分別達 RDA 之 10% 以上、或提供五種營養素分別達 RDA 之 6% 以上,亦可以稱為營養密集食物 1

為了幫助民眾在不超過每日能量所需的情況下,做出更健康的食物選擇來達成營養需求目標, 2005 美國飲食指南(Dietary Guidelines for Americans, DGA)第一次提出,如果能夠提供大量維生素、礦物質及相對較少卡路里的食物就可成為營養密集食物。

在 2015 年補充說明,營養密集食物為蔬菜、水果、全穀物、海鮮、雞蛋、豆類和豌豆、無鹽堅果和種子、無脂和低脂牛奶和乳製品,以及瘦肉等。

2020 年更強調營養密集食物為提供維生素、礦物質及其他促進健康的成分,並且不添加或幾乎不添加糖、飽和脂肪和鈉。

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經由正確選擇每一種食物或飲料都是一個邁向健康飲食模式的機會。下面圖例為從日常選購上可以採取的微小改變之一,幫助選擇相對營養密度較高的產品。

NRF 指數帶你辨識營養好食物

研究發現消費者在購買時往往只閱讀營養標示的前五個組成部分(份量、卡路里、總脂肪、飽和脂肪和反式脂肪)。但如果要識別營養豐富的食物,我們需要確保能夠更進一步閱讀其他有益營養素的標示,如鈣、鉀或纖維 3

Nutrition Profiling 是一種科學化的方法,根據食物中的營養成分對食物進行分析,可以讓消費者更輕鬆地識別「營養豐富」的食物,也能幫助人們做出更健康的食物選擇。

在眾多 Nutrition Profiling 方法中, NRF 指數(nutrient-rich food index)已與其他方法進行了廣泛的比較,並在健康飲食方面得到了驗證。 NRF 指數為計算九種鼓勵攝取的營養素(蛋白質、纖維、維生素 A、 C 和 E、鈣、鐵、鉀和鎂)和三種需要限制攝取的營養素(飽和脂肪、添加的糖和鈉)的關係式。

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舉例:以食物每 100 大卡或每份為基本單位, NRF 指數 =(加權總和九種鼓勵攝取的營養素含量佔每日建議量的百分比值)減去(加權總和三種需限制攝取的營養素含量佔最大建議量的百分比值)。

當 NRF 指數越高,代表此食物有較高的營養密度 4

NRF 指數特點為,除了著重於需鼓勵增加攝取的營養素外,同時也兼顧要限制的三個關鍵營養素。

以台灣食品成分資料庫中部分肉類食材進行 NRF 指數計算,如下圖。以每種食材 100 大卡為計算單位,發現油脂含量較高的豬蹄膀,計算後 NRF 指數為 0.7 ,五花肉為 -4.5 。

相對的,豬後腿瘦肉 NRF 指數為 63.4 ,雞胸肉為 65.6 。豆魚蛋肉類的每份食物定義為提供 7 公克蛋白質為一份。以每種食材一份為計算單位來看,豬梅花肉、牛腩等高脂肪部位的肉類 NRF 指數為負數。

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因此,從 NRF 指數科學計算,可以間接得知食物中營養素比例,或許可以幫助消費者在日常生活中選擇適當的食物。

Nutrition Profiling 應用在生活中

Nutrition Profiling 應用在生活層面的範例,就是提供消費者辨識食品的營養性質與健康效益。舉例來說:植物奶成分大多來自大豆、堅果、穀物和種子,有改善動物福利與改變對環境的影響等優點,在美國通常以植物「牛奶」的形式銷售。

2021 年研究應用 Nutrition Profiling 於植物奶是否可用作牛奶替代品的評估上,結果顯示只有經營養強化的豆奶含有與牛奶相當的蛋白質、鈣、鉀、維生素  A  和維生素 D  含量。故強化豆奶為目前美國農業部唯一認可作為奶類替用品之飲品,而其他植物性飲品則否 5

透過 Nutrition Profiling 評估,強化豆奶是唯一營養素與牛奶接近的植物奶。 圖/ envato

全球肥胖率上升的潛在原因包括過度含糖飲料和高能量食物的攝取。 Nutrition Profiling 的目的是根據食物的營養含量對食物進行分析,進而幫助消費者分辨營養豐富且未過度加工的食品。但是,擔憂的是,如果消費者知道必須付出較多的膳食成本來獲取營養豐富的食物,則並非所有人都能接受這種建議。

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因此,針對低收入族群的 Nutrition Profiling 可能無法與富裕社會中所觀察到的相提並論 6,7。未來開發消費者負擔得起的營養分析建議是相當重要的,其中需考量食物價格和實際食物供應的狀況。

對於食品製造業者,建議可經由改變配方,加入全穀類、水果、蔬菜泥或植物性原料增加食品營養密度,提供特殊風味產品使食品中鹽分降低,而不影響人們對食物的喜好。應用 Nutrition Profiling 來確定那些營養豐富且價格合理的食物是幫助實踐健康飲食的第一步。

除此之外,如果可以在食品販售包裝上同時考量適當份量的設計,讓消費者在選擇健康營養食物的同時,不知不覺兼顧到減少卡路里總量的攝取,將會是未來最合宜的做法。

參考資料:

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  1. Drewnowski, A., & Fulgoni III, V. (2008). Nutrient profiling of foods: creating a nutrient-rich food index. Nutrition reviews, 66(1), 23-39.
  2. U.S. Department of Health and Human Services and U.S. Department of Agriculture. (2020). Dietary Guidelines for Americans, 2020-2025. Retrieved from https://www.dietaryguidelines.gov/sites/default/files/2021-03/Dietary_Guidelines_for_Americans-2020-2025.pdf
  3. Graham, D. J., & Jeffery, R. W. (2011). Location, location, location: eye-tracking evidence that consumers preferentially view prominently positioned nutrition information. Journal of the American Dietetic Association, 111(11), 1704-1711. 
  4. Drewnowski, A. (2009). Defining nutrient density: development and validation of the nutrient rich foods index. Journal of the American college of nutrition, 28(4), 421S-426S.
  5. Drewnowski, A. (2021). Perspective: Identifying Ultra-Processed Plant-Based Milk Alternatives in the USDA Branded Food Products Database. Advances in Nutrition. 12(6), 2068–2075ㄡ
  6. Drewnowski, A. (2018). Nutrient density: Addressing the challenge of obesity. British Journal of Nutrition, 120(S1), S8-S14.
  7. Drewnowski, A., Smith, J., & Fulgoni, VL. (2021).The New Hybrid Nutrient Density Score NRFh 4:3:3 Tested in Relation to Affordable Nutrient Density and Healthy Eating Index 2015: Analyses of NHANES Data 2013-16. Nutrients 13, 1734.
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社團法人台灣國際生命科學會_96
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創會於2013年,這是一個同時能讓產業界、學術界和公領域積極交流合作及凝聚共識的平台。期望基於科學實證,探討營養、食品安全、毒理學、風險評估以及環境的議題,尋求最佳的科學解決方法,以共創全民安心的飲食環境。欲進一步了解,請至:ww.ilsitaiwan.org

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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