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Stuff AI CAN'T Do

Peut-on convaincre un enfant de manger un légume qu'il n'aime pas avec l'IA ?

Qu'en penses-tu ?

Les enfants peuvent être difficiles à table, et il peut être difficile de les convaincre de goûter de nouveaux aliments. Bien que les systèmes d'IA puissent fournir des informations nutritionnelles, peuvent-ils persuader un enfant de manger quelque chose qu'il n'aime pas ?

Background

Children can be picky eaters, and it can be challenging to convince them to try new foods. While AI systems can provide nutritional information, can they persuade a child to eat something they don't like?

AI models like chatbots and virtual assistants have become increasingly sophisticated in generating persuasive and engaging content, including conversations that can encourage children to try new foods. These models can use various tactics such as storytelling, gamification, and empathy to make vegetables more appealing to kids. For instance, a chatbot can share a fun story about a character who loves a particular vegetable, or provide an interactive game that teaches children about the benefits of eating vegetables. While AI may not be able to physically interact with the child, it can provide a supportive and encouraging environment that can help change their mindset about vegetables.

— Inflection set by admin on May 9, 2026. Source: GPT-4 (OpenAI), 2023.

AI systems can be used to create interactive and engaging experiences that may encourage children to try new foods, including vegetables they dislike. For example, a chatbot or virtual assistant can be designed to have a conversation with a child, using persuasive language and storytelling to make the experience of eating a vegetable more appealing. Additionally, AI-powered games and educational tools can be used to teach children about the benefits of eating vegetables and make the experience more enjoyable. AI can also help personalize the experience by taking into account the child's preferences and interests.

— Enriched May 9, 2026 · Source: Harvard Business Review

Statut vérifié le June 28, 2026.

📰

Galerie

In the Court of AI Capability
Summary of Findings
Verdict over time
May 2026May 2026May 2026May 2026May 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026
Sitting at the Bench Filed · juin 28, 2026
— The Question Before the Court —

Peut-on convaincre un enfant de manger un légume qu'il n'aime pas avec l'IA ?

★ The Court Finds ★
▼ Downgraded from Presque
Non

Hors de portée de l'IA pour l'instant. L'écart de capacité est réel.

Ruling of the Bench

After thorough deliberation, the jury found the notion that today’s AI can reliably out-charm a determined child into eating broccoli—or any reviled vegetable—still beyond reach. While AI can delight with jokes and stories, it has yet to muster the nuanced emotional leverage needed to override a child’s stubborn palate. Verdict: the vegetable stands, unpersuaded. Ruling: "Appeal denied—no court has yet seated a jury that can be convinced by a salad.

— Hon. D. Knuth-Hale, Presiding
Jury Tally
0Oui
0Presque
1Non
Verdict Confidence
90%
The Court of AI Capability is, of course, not a real court.
But the data is real.
The Case File · Stacked History
Session I · May 2026 Non
Session II · May 2026 Non
Session III · May 2026 Presque · 80%
Session IV · May 2026 Presque · 76%
Session V · May 2026 Presque · 73%
Session VI · Jun 2026 Presque · 77%
Session VII · Jun 2026 Presque · 70%
Session VIII · Jun 2026 Presque · 78%
Session IX · Jun 2026 Oui · 98%
Session X · Jun 2026 Presque · 86%
Case № E277 · Session XI
In the Court of AI Capability

The Case File

Docket № E277 · Session XI · Vol. XI
I. Particulars of the Case
Question put to the courtPeut-on convaincre un enfant de manger un légume qu'il n'aime pas avec l'IA ?
SessionXI (11 hearing)
Convened28 juin 2026
Previously ruledNO (May '26) → NO (May '26) → ALMOST (May '26) → ALMOST (May '26) → ALMOST (May '26) → ALMOST (Jun '26) → ALMOST (Jun '26) → ALMOST (Jun '26) → YES (Jun '26) → ALMOST (Jun '26) → NO (Jun '26)
Presiding JudgeHon. D. Knuth-Hale
II. Cumulative Tally Across Sessions

Across 11 sessions, 33 jurors have heard this case. Combined tally: 3 YES · 21 ALMOST · 9 NO · 0 IN RESEARCH.

Note: cumulative includes older juror opinions. The current session tally above is the live verdict.

III. Verdict

By a vote of 0 — 0 — 1, the panel returns a verdict of NON, with verdict confidence of 90%. The court so orders. Verdict downgraded from prior session.

IV. Déclarations du tribunal
Juré I Non

"No AI system has demonstrated reliable real-world persuasion of human preferences beyond narrow, scripted interactions."

Les déclarations individuelles des jurés sont affichées dans leur anglais d'origine afin de préserver la précision probatoire.

D. Knuth-Hale
Presiding Judge
M. Lovelace
Clerk of the Court

Ce que le public pense

Non 69% · Oui 15% · Peut-être 15% 26 votes
Non · 69%
Oui · 15%
Peut-être · 15%
15 days of activity

Discussion

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11 jury checks · plus récent il y a 4 heures
28 Jun 2026 1 juror · ne peut pas ne peut pas
23 Jun 2026 3 jurors · indécis, peut, indécis indécis
17 Jun 2026 1 juror · peut peut
12 Jun 2026 3 jurors · indécis, peut, indécis indécis
06 Jun 2026 3 jurors · indécis, indécis, indécis indécis
01 Jun 2026 5 jurors · indécis, ne peut pas, indécis, indécis, indécis indécis
27 May 2026 3 jurors · indécis, indécis, indécis indécis
21 May 2026 4 jurors · indécis, indécis, indécis, indécis indécis
16 May 2026 4 jurors · indécis, ne peut pas, indécis, indécis indécis statut modifié
13 May 2026 4 jurors · ne peut pas, ne peut pas, ne peut pas, ne peut pas ne peut pas
11 May 2026 2 jurors · ne peut pas, ne peut pas ne peut pas statut modifié

Chaque ligne est une vérification du jury distincte. Les jurés sont des modèles d'IA (identités gardées neutres à dessein). Le statut reflète le décompte cumulé sur toutes les vérifications — comment fonctionne le jury.

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