个性化营养洞察机构Qina发布了一份白皮书，与企业、从业者和开发者，探讨了如何规范AI在个性化营养领域的应用。这份白皮书分为七个维度，旨在解决安全和隐私等问题。

白皮书指出，AI有可能增加个性化营养解决方案的可能性性和可负担性。AI在有效分析大型数据收集和识别隐藏模式方面的潜力，这些模式可能使人们转向营养的预防性解决方案。

白皮书指出，AI解决方案的开发需要使用代表不同文化和偏好的数据对系统进行培训，利用持续的人类监督和利益相关者协作，同时确保遵守AI法规。

数据显示，到2040年，个性化营养市场可能增长到640亿美元(瑞银，2020年)。加上最近可穿戴设备等技术的需求激增，以及AI在健康领域的应用越来越多，都让AI在个性化营养领域的应用有了新的可能。

Qina的伦理框架包括七个相互关联的维度：数据系统、以人为本、组织、教育与培训、人与地球和监管。

报告概述了AI系统需要使用与目标人群的营养指南一致的全面和多样化的数据集进行训练，同时不断纳入最新的学术研究

“AI解决方案还应该对现有的行为数据进行训练，比如对个人饮食习惯、偏好和生活方式选择的洞察，以更好地理解和预测现实环境中的消费者行为。”

白皮书强调，需要持续的人类机构和监督，以实现包括营养学家、数据科学家和行为科学家在内的准确的个性化AI营养。

白皮书指出，没有多少公司在利益相关者之间分享AI的学习和数据，并强调他们的“社会责任”，以改善未来的解决方案。

白皮书还强调了用户自由在做出符合其个人价值观和偏好的最终决定方面的重要性。用户可能会收到一系列的膳食建议，但最终决定吃什么，确保AI支持而不是支配饮食决定，强调需要考虑文化、饮食需求和偏好以及健康状况的差异。