Nowy asystent AI w NYT Cooking: przepisy da się zmieniać, ale nie każda zamiana ma sens

Kiedy „New York Times” ogłosił, że w aplikacji Cooking uruchamia opartą na sztucznej inteligencji funkcję modyfikowania przepisów, sekcja komentarzy pod tekstem zamieniła się w pole bitwy. Po czterech dniach i 172 niemal wyłącznie krytycznych wpisach dyskusję wyłączono. Czytelnicy pytali, kto w ogóle o to prosił, grozili rezygnacją z subskrypcji i domagali się przycisku „wyłącz”. A potem funkcję przetestowano w praktyce, i okazało się, że działa całkiem nieźle.

Rozwiązanie dostępne jest na razie w wersji beta wyłącznie na iPhonach. Nad listą składników pojawia się pole „customize this recipe”, w którym można poprosić o zamianę produktu, dostosowanie dania do diety czy dopasowanie do sprzętu, którym dysponujemy. Jeśli ktoś nie ma foremki do chleba bananowego, asystent dopyta, jakie naczynia ma pod ręką, i przepis przepisze pod nie. Wszystkie ingerencje są oznaczone w tekście wyraźnym czerwono-pomarańczowym kolorem, a użytkownik może przełączać się między wersją zmodyfikowaną i oryginałem. To ważny zabieg: nie udaje, że nowa wersja jest tą samą, sprawdzoną recepturą.

Za rekomendacje odpowiada model językowy, który podpiera się kolejno samym przepisem, redakcyjnym przewodnikiem po zamiennikach składników, komentarzami użytkowników, a na końcu „własną ekspertyzą” redakcji. Camilla Velasquez, dyrektorka generalna NYT Cooking, podkreśla, że AI ma być pomocnikiem, a nie gwiazdą programu, „nie powinno się z nią rozmawiać”. Redakcja zaznacza też, że nie zamierza ograniczać pracy zespołu około 60 osób tworzących przepisy i materiały wideo.

W testach najprostsze operacje wychodziły bez zarzutu: zamiana mielonej wieprzowiny na wołowinę, podmiana pomidorów krojonych na całe, dodanie warzyw do zupy czy przekształcenie wafli sezamowych w wersję drożdżową, która przez noc fermentuje w lodówce. Asystent potrafił też sensownie przeliczyć proporcje i wpleść nowe składniki we właściwe momenty procedury, zachowując przy tym literacki ton oryginalnych autorów. Gdy prośba wykracza poza charakter dania, na przykład gdy ktoś chce z makaronu z pastą gochujang zrobić ciasteczka, narzędzie nie kombinuje, tylko odsyła do lepiej pasującego przepisu.

Nie obyło się jednak bez potknięć. Przy kurczaku z kluskami, po zamianie ud z kością na piersi bez skóry, AI trafnie skróciło czas duszenia i dodało masło do zasmażki, ale kazało wrócić rozdrobnionemu mięsu do garnka na kolejne pół godziny. Efekt: tekstura znacznie mniej soczysta niż w przypadku ud. To najpoważniejszy błąd wychwycony podczas testów i sygnał, że model rozumie mechanikę przepisu, ale nie zawsze przewiduje konsekwencje kulinarne.

Spór o AI w kuchni trwa od lat i zwykle kończył się rozczarowaniem, inteligentne piekarniki, aplikacje z marnymi przepisami i tostery z ekranami dotykowymi nie poprawiły niczyjego gotowania. Tu jednak technologia wchodzi w treść, która jest sprawdzona i kosztowna w produkcji, i robi to ostrożnie: z widocznym oznaczeniem zmian, z zachowaniem oryginału i z gotowością do odmowy. To nie rewolucja, ale przykład wdrożenia, w którym AI nie udaje autora przepisu, tylko tłumacza między przepisem a możliwościami kucharza.