AI kini menjadi pramugari budaya diet yang merosakkan

Berikutan liputan dari beberapa saluran media yang menggariskan Tessa mengenai respons, kepimpinan di NEDA akhirnya memutuskan untuk menggantung Tessa pada akhir bulan Mei. "Tessa akan kekal di luar talian sementara kami menyelesaikan semakan penuh tentang apa yang berlaku," kata ketua pegawai operasi Neda, Elizabeth Thompson dalam satu kenyataan yang diemail ke Well+Good pada bulan Jun. Organisasi mengatakan bahawa pemaju bot menambah ciri kecerdasan buatan generatif (AI) ke Tessa tanpa pengetahuan atau persetujuannya. (Wakil dari pemaju perisian, Cass, memberitahu jurnal dinding jalan bahawa ia beroperasi mengikut kontraknya dengan Neda.)

Keseluruhan insiden membunyikan loceng penggera bagi banyak di ruang pemulihan makan. Saya akan berhujah, bagaimanapun, bahawa kecerdasan buatan sering berfungsi tepat seperti yang direka. "[AI] hanya mencerminkan pendapat budaya budaya diet," kata Christine Byrne, RD, MPH, seorang diet anti-Diet yang mengkhususkan diri dalam merawat gangguan makan.

Seperti cermin sihir di Salju putih, Yang menjawab setiap soalan ratu jahat, kita mencari AI untuk memberi kita jawapan yang jelas di dunia yang tidak pasti, sering bercanggah. Dan seperti cermin sihir itu, AI mencerminkan kembali kepada kita kebenaran tentang diri kita. Untuk ratu jahat, itu bermaksud menjadi yang paling adil di tanah. Tetapi dalam masyarakat diet semasa kita, AI hanyalah "mencerminkan" penetapan yang kekal Amerika pada berat badan dan penipisan-dan berapa banyak kerja yang belum kita lakukan untuk memecahkan mantera itu.

Bagaimana nasihat berkuasa AI berfungsi

"Kecerdasan buatan adalah mana-mana teknologi yang berkaitan. Pusat Penyelidikan Watson di Yorktown Heights, NY. AI menggunakan algoritma kompleks untuk meniru kemahiran manusia seperti mengiktiraf ucapan, membuat keputusan, dan melihat dan mengenal pasti objek atau corak. Ramai di antara kita menggunakan teknologi berkuasa AI setiap hari, seperti meminta Siri untuk menetapkan peringatan untuk mengambil ubat, atau menggunakan Google Translate untuk memahami perkataan itu di menu restoran Perancis.

Terdapat banyak subkategori AI yang berbeza; Di sini kita akan memberi tumpuan kepada alat AI berasaskan teks seperti chatbots, yang cepat menjadi lebih canggih seperti yang terbukti dengan debut pelancaran Chatbot Chatgpt pada musim gugur 2022. "[Chatbots berasaskan AI] sangat, sangat baik untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam satu ayat," kata Eric Lehman, calon PhD di Institut Teknologi Massachusetts. Dr. Pusat penyelidikan Lehman mengenai pemprosesan bahasa semulajadi (makna, keupayaan komputer untuk memahami bahasa manusia), yang membolehkan perisian seperti ini menulis e -mel, menjawab soalan, dan banyak lagi.

Dalam istilah yang paling mudah, alat AI berasaskan teks belajar untuk meniru ucapan dan tulisan manusia kerana mereka disediakan dengan apa yang disebut "data latihan," yang pada dasarnya merupakan perpustakaan besar kandungan bertulis yang ada dari Internet. Dari sana, Dr. Varshney mengatakan komputer menganalisis corak bahasa (contohnya: apa maksudnya apabila kata -kata tertentu mengikuti orang lain; bagaimana istilah sering digunakan dalam dan di luar konteks) untuk dapat meniru ia meyakinkannya. Pemaju perisian kemudian akan menyempurnakan data dan pembelajarannya untuk "mengkhususkan" bot untuk penggunaannya.

Dari latihan itu, anda mendapat dua kategori umum permohonan: AI Ramalan dan AI Generatif. Menurut DR. Varshney, AI Predictive berfungsi dengan set tetap jawapan yang mungkin diprogramkan untuk tujuan tertentu. Contohnya termasuk respons automatik di dalam e-mel anda, atau data peranti yang boleh dipakai anda memberi anda mengenai pergerakan badan anda.

AI Generatif, bagaimanapun, direka untuk mencipta kandungan baru yang diilhamkan oleh apa yang diketahui tentang bahasa dan bagaimana manusia bercakap. "Ia menjana output sepenuhnya tanpa sekatan terhadap kemungkinan apa yang ada," Dr. Varshney berkata. Pergi ke CHATGPT, program AI generatif yang paling terkenal sehingga kini, dan anda boleh memintanya menulis janji perkahwinan, sampel Seinfeld skrip, atau pertanyaan untuk ditanya dalam temu bual kerja berdasarkan bio pengurus pengambilan pekerja. (Dan banyak lagi.)

Tetapi, sekali lagi, chatbots AI hanya tahu apa yang ada untuk mereka menganalisis. Dalam situasi yang bernuansa, sensitif, dan sangat diperibadikan, seperti, katakan, rawatan gangguan makan, chatbots AI menunjukkan kekurangan dalam senario dan bahaya yang terbaik.

Keterbatasan semasa alat teks AI untuk maklumat kesihatan dan pemakanan

Terdapat potensi besar untuk AI generatif dalam ruang penjagaan kesihatan, kata Dr. Varshney; Ia sudah digunakan untuk membantu doktor dengan mencatat, membantu diagnosis kanser dan keputusan penjagaan, dan banyak lagi. Tetapi sebaik sahaja anda mula menggali, risiko AI generatif untuk secara langsung menyediakan pengguna dengan maklumat kesihatan atau pemakanan menjadi cukup jelas.

Oleh kerana model-model ini biasanya menarik maklumat dari seluruh Internet dan bukannya sumber-sumber yang khusus dan maklumat berasaskan kesihatan di web tidak tepat tidak tepat-anda tidak seharusnya mengharapkan output menjadi faktual, kata Dr. Lehman. Ia tidak akan mencerminkan pendapat perubatan canggih sama ada, kerana banyak alat, seperti chatgpt, semata-mata mempunyai akses kepada maklumat yang ada dalam talian pada tahun 2019 atau lebih awal.

Pakar mengatakan alat-alat yang sangat manusia ini boleh digunakan untuk menggantikan penjagaan dan wawasan profesional. "Masalah dengan orang yang cuba mendapatkan nasihat kesihatan dan kesihatan umum dalam talian adalah bahawa mereka tidak mendapatnya dari seorang pengamal kesihatan yang mengetahui keperluan khusus, halangan, dan perkara lain yang mungkin perlu dipertimbangkan," kata Amanda Raffoul, PhD, Pengajar Pediatrik di Sekolah Perubatan Harvard dan Penyelidik di Harvard Striped, inkubator kesihatan awam yang dikhaskan untuk menghalang gangguan makan.

Selain itu, badan semua orang mempunyai keperluan kesihatan dan pemakanan yang berbeza bergantung kepada solek genetik unik mereka, mikrobiotik usus, keadaan kesihatan yang mendasari, konteks budaya, dan lebih-dan keperluan individu berubah setiap hari juga. AI tidak mempunyai keupayaan untuk mengetahui perkara itu. "Saya sentiasa memberitahu pelanggan saya bahawa kami bukan robot," kata Dalina Soto, RD, LDN. "Kami tidak masuk dan keluar setiap hari, jadi kami tidak memerlukan jumlah yang sama setiap hari. Kami mempunyai hormon, perasaan, tekanan, nyawa, pergerakan-begitu banyak perkara yang mempengaruhi bagaimana kita membakar dan menggunakan tenaga ... tetapi kerana AI dapat meludahkan persamaan, orang berfikir, Baiklah, ini mesti betul."

"Saya sentiasa memberitahu pelanggan saya bahawa kami bukan robot. Kami tidak memasukkan dan keluar setiap hari, jadi kami tidak memerlukan jumlah yang sama setiap hari. Kami mempunyai hormon, perasaan, tekanan, nyawa, pergerakan-begitu banyak perkara yang mempengaruhi bagaimana kita membakar dan menggunakan tenaga."
-Dalina Soto, RD, LDN

Terdapat juga nilai yang besar dalam sambungan manusia, yang mana bot tidak dapat menggantikan, tambah Dr. Conason. "Hanya ada sesuatu tentang bercakap dengan manusia lain dan merasa didengar dan dilihat dan disahkan, dan mempunyai seseorang di sana bersama anda semasa momen yang sangat gelap ... itu sangat kuat. Dan saya tidak fikir bahawa bot dapat memenuhi keperluan itu."

Lebih banyak lagi mengenai masalah bias sosial yang diketahui dengan teknologi AI, terutamanya fakta bahawa algoritma AI sering mencerminkan prasangka masyarakat yang sedia ada terhadap kumpulan tertentu termasuk wanita, orang warna, dan orang LGBTQ+. Kajian 2023 melihat chatgpt mendapati bahawa chatbot dengan mudah dapat menghasilkan respons perkauman atau bermasalah bergantung pada petikan yang diberikan. "Kami dapati mengenai corak di mana entiti tertentu-contohnya, kaum tertentu-disasarkan secara purata tiga kali lebih banyak daripada yang lain tanpa mengira persona yang diberikan. Ini mencerminkan kecenderungan diskriminasi yang wujud dalam model, "tulis para penyelidik.

Tetapi seperti manusia, AI tidak semestinya "dilahirkan" prasangka. Ia belajar bias-dari kita semua. Ambil data latihan, yang, seperti yang disebutkan, biasanya terdiri daripada teks (artikel, laman maklumat, dan kadang -kadang laman media sosial) dari seluruh web. "Bahasa ini yang keluar di internet sudah mempunyai banyak kecenderungan sosial," kata Dr. Varshney. Tanpa mitigasi, program AI generatif akan mengambil berat sebelah tersebut dan memasukkannya ke dalam outputnya, yang mungkin memaklumkan dan tidak betul-betul diagnosis dan pilihan rawatan. Pemaju pilihan ketika membuat latihan dapat memperkenalkan kecenderungan, juga.

Secara ringkasnya: "Jika teks yang mendasari anda berlatih adalah perkauman, seksis, atau mempunyai kecenderungan ini di dalamnya, model anda akan mencerminkannya," kata Dr. Lehman.

Bagaimana kita memprogramkan budaya diet ke AI

Kebanyakan penyelidikan dan perbincangan setakat ini mengenai AI dan Bias Sosial telah memberi tumpuan kepada isu -isu seperti seksisme dan perkauman. Tetapi kejadian Tessa Chatbot mendedahkan bahawa terdapat satu lagi prasangka yang dibakar ke dalam jenis teknologi ini (dan, dengan itu, ke dalam masyarakat kita yang lebih besar, memandangkan prasangka itu diperkenalkan oleh tingkah laku manusia): Budaya diet.

Tidak ada definisi rasmi budaya diet, tetapi Byrne meringkaskannya sebagai "idea bahawa berat badan sama dengan kesihatan, yang lebih baik selalu lebih baik, bahawa orang -orang di dalam badan besar tidak sihat, dan ada semacam moral yang terikat dalam apa yang anda makan."

Sebahagian daripada pemahaman budaya diet, tambah Dr. Conason, adalah kepercayaan yang berterusan (tetapi tersesat) bahawa individu mempunyai kawalan langsung, langsung ke atas badan mereka dan berat badan-kepercayaan bahawa industri diet $ 70-plus Billion untuk keuntungan.

Tetapi, itu hanya sebahagian daripadanya. "Sungguh, ini mengenai berat badan Bias,"Kata Byrne. Dan ini bermakna sikap, andaian, dan kepercayaan negatif yang dipegang oleh individu dan masyarakat terhadap orang -orang di badan yang lebih besar.

Penyelidikan berlimpah menghubungkan berat sebelah berat untuk membahayakan orang yang gemuk di hampir setiap bidang kehidupan mereka. Orang yang gemuk sering stereotaip sebagai malas, ceroboh, dan kurang pintar daripada orang yang mempunyai kepercayaan bersaiz kecil yang memimpin pengurus untuk menyampaikan pekerja lemak atau mengabaikan mereka untuk promosi dan menimbulkan. Wanita gemuk khususnya sering dianggap kurang menarik kerana saiz mereka, walaupun oleh rakan romantis mereka sendiri. Orang gemuk juga lebih cenderung dibuli dan lebih cenderung disabitkan dengan jenayah daripada orang yang lebih kecil, hanya dengan berat badan mereka.

Bias Berat juga berleluasa dalam talian-dan dicerminkan ke program AI generatif untuk mengambil. "Kami tahu bahawa secara amnya di seluruh Internet, di semua bentuk media, pandangan yang sangat stigmatizing tentang lemak dan berat yang lebih tinggi adalah meresap," Dr Dr. Raffoul berkata, bersama ketidaktepatan mengenai pemakanan, kecergasan, dan kesihatan keseluruhan. Dengan sebahagian besar data latihan seseorang yang mungkin tercemar dengan berat sebelah berat badan, anda mungkin mendapati ia nyata dalam program AI generatif-mengatakan, apabila bot yang direka untuk mengelakkan gangguan makan sebaliknya memberi tip orang tentang cara menurunkan berat badan.

Malah, laporan yang dikeluarkan pada bulan Ogos dari Pusat untuk Mengatasi Kebencian Digital (CCDH) yang mengkaji hubungan antara AI dan gangguan makan mendapati bahawa chatbot AI menghasilkan kandungan gangguan makan yang berbahaya 23 peratus masa. Sembilan puluh empat peratus daripada respons berbahaya ini disertai dengan amaran bahawa nasihat yang diberikan mungkin "berbahaya."

Tetapi sekali lagi, manusia yang mencipta algoritma program, membentuk arahan mereka, dan menulis kandungan dari mana algoritma belajar-bermakna bahawa bias berasal dari kita. Dan sayangnya, kepercayaan yang stigmatizing tentang orang gemuk memberitahu setiap aspek masyarakat kita, dari bagaimana kerusi penerbangan dibina dan dijual, yang kita cast sebagai petunjuk berbanding sidekicks dalam filem dan rancangan TV kita, dengan pakaian saiz yang kita pilih untuk menyimpan dan menjual Kedai kami.

"Bias anti-lemak dan budaya diet sangat rumit dan mendalam ke dalam kain masyarakat kita," kata Maxwell. "Ia seperti udara yang kita nafas di luar."

Malangnya, industri perubatan adalah pelaku berat badan dan stigma terbesar. "Kepercayaan bahawa lemak tidak sihat," kata Byrne, "dibakar ke dalam semua penyelidikan kesihatan dan perubatan."Pusat Kawalan dan Pencegahan Penyakit (CDC) menerangkan obesiti (apabila seseorang mempunyai indeks jisim badan, aka BMI, 30 atau lebih tinggi) sebagai" penyakit biasa, serius, dan mahal."Pertubuhan Kesihatan Sedunia (WHO) merujuk kepada bilangan orang yang lebih besar di seluruh dunia sebagai" wabak "yang" mengambil alih banyak bahagian dunia."

Namun "penyelesaian" kerana kehilangan lemak-berat-tidak disokong oleh sains. Penyelidikan telah menunjukkan bahawa majoriti orang mendapat berat badan yang mereka hilang dalam beberapa tahun, malah pesakit yang menjalani pembedahan bariatric. Dan berbasikal berat badan (apabila anda sering kehilangan dan mendapat berat badan, sering disebabkan oleh diet) telah dikaitkan dengan peningkatan risiko kebimbangan kesihatan kronik.

Walaupun mempunyai berat badan yang lebih tinggi dikaitkan dengan kemungkinan yang lebih tinggi mempunyai tekanan darah tinggi, diabetes jenis 2, serangan jantung, batu empedu, masalah hati, dan banyak lagi, tidak ada banyak bukti bahawa lemak sahaja punca penyakit ini. Malah, ramai pakar anti-Diet berpendapat bahawa orang gemuk mempunyai hasil kesihatan yang lebih buruk sebahagiannya kerana tekanan toksik yang berkaitan dengan stigma berat badan. BMI, yang digunakan untuk dengan cepat menilai kesihatan dan risiko seseorang, juga diiktiraf secara meluas sebagai perkauman, ketinggalan zaman, dan tidak tepat untuk hitam, asli, dan orang warna (Bipoc). Namun walaupun semua isu ini, sistem perubatan dan masyarakat kita secara besar -besaran merawat lemak secara serentak sebagai penyakit dan moral yang gagal.

"Ini adalah contoh stigma berat yang jelas, cara -cara di mana agensi kesihatan awam membuat cadangan berdasarkan berat, saiz badan, dan bentuk," kata Dr. Raffoul.

Patologi lemak secara langsung menyumbang kepada stigma berat-dan akibatnya menghancurkan. Penyelidikan menunjukkan bahawa doktor cenderung meremehkan pesakit lemak dan mengaitkan semua masalah kesihatan kepada berat seseorang atau BMI, yang boleh mengakibatkan diagnosis yang tidak dijawab dan kelewatan berbahaya dalam penjagaan. Pengalaman negatif ini menyebabkan ramai orang gemuk mengelakkan ruang penjagaan kesihatan sama sekali meningkatkan risiko hasil kesihatan yang buruk.

Stigma Berat meluas, walaupun dalam dunia pemulihan gangguan makan. Kurang daripada 6 peratus orang yang mengalami gangguan makan didiagnosis sebagai "kurang berat badan," mengikut Persatuan Kebangsaan Anorexia Nervosa dan Gangguan Bersekutu (ANAD), namun penipisan yang melampau sering menjadi kriteria utama dalam minda orang untuk mendiagnosis gangguan makan. Ini bermakna orang gemuk dengan gangguan makan sering mengambil masa bertahun -tahun untuk didiagnosis.

Penyelidikan menunjukkan bahawa doktor cenderung meremehkan pesakit lemak dan mengaitkan semua masalah kesihatan kepada berat seseorang atau BMI, yang boleh mengakibatkan diagnosis yang tidak dijawab dan kelewatan berbahaya dalam penjagaan.

"Dan walaupun anda boleh menjalani rawatan, itu bukan penjagaan yang saksama," kata Nia Patterson, jurulatih pembebasan badan dan mangsa yang selamat. Orang gemuk sering dirawat dengan cara yang berbeza kerana saiznya di ruang ini. Maxwell mengatakan dia dipermalukan kerana meminta lebih banyak makanan semasa rawatan anoreksia dan diletakkan pada pelan "penyelenggaraan" berat yang masih terhad kalori.

Byrne mengatakan ada perdebatan dalam komuniti perubatan tentang sama ada orang yang mengalami gangguan makan masih boleh mengejar berat badan dengan selamat-walaupun data menunjukkan bahawa diet dengan ketara meningkatkan risiko seseorang untuk mengembangkan gangguan makan.

Realitinya adalah kepercayaan yang sangat meluas ini mengenai berat badan (dan nasihat perubatan yang berkaitan dengan kesihatan yang mereka beritahu) secara semula jadi akan wujud dalam chatbot-kerana kami telah membenarkan mereka wujud dimana - mana: di majalah, di pejabat doktor, dalam cadangan penyelidikan, dalam filem dan rancangan TV, dengan pakaian yang kami pakai. Anda juga akan menemui sikap anti-lemak dari organisasi yang dihormati seperti NIH, CDC, dan hospital teratas seperti Klinik Cleveland. Semua perkara di atas membuat nasihat yang bermasalah dengan bot yang meludah (seperti cuba kehilangan satu paun seminggu) semua lebih mencabar, "kerana ia adalah sesuatu yang telah disuarakan oleh doktor dan orang yang berbeza yang kita cari untuk kepakaran," Dr Dr. Conason berkata. Tetapi mesej ini menguatkan berat sebelah berat badan dan boleh menimbulkan gangguan makan dan sebaliknya membahayakan kesihatan mental orang, katanya.

Untuk itu, tidak semestinya algoritma yang merupakan masalah utama di sini: ini masyarakat kita, dan bagaimana kita melihat dan merawat orang yang gemuk. Kami adalah orang yang mencipta berat badan, dan kami memperbaikinya.

Melanggar dari Budaya Diet

Kebenaran yang hodoh menatap kami di cermin-fatphobia dan berat badan berat di AI tidak ada kaitan dengan robot dan segala-galanya dengan kami-Feels tidak selesa untuk duduk dengan sebahagiannya kerana ia adalah kelihatan Seperti kita telah membuat kemajuan di hadapan itu. Kami telah merayakan model, pemuzik, dan pelakon bersaiz plus; Anak patung Barbie yang lebih besar untuk kanak-kanak; pilihan saiz pakaian yang lebih luas di rak kedai. Tetapi kemenangan itu sedikit (jika ada) untuk menangani diskriminasi yang mempengaruhi orang di badan yang lebih besar, kata Maxwell.

"Saya fikir kemajuan yang telah kami buat tidak mula benar -benar menyentuh perubahan sebenar yang perlu berlaku," kata Dr Dr. Conason. Memecahkan mantra budaya diet adalah jalan yang panjang dan berliku yang melibatkan lebih banyak daripada mendorong positif badan. Tetapi kerja mesti bermula di suatu tempat, baik dalam landskap maya dan di dunia nyata.

Dr. Varshney mengatakan bahawa dari segi AI, pasukannya dan yang lain berusaha untuk membangunkan cara -cara yang dapat diprogramkan oleh pengaturcara semasa penciptaan program untuk mencuba dan mengurangkan bias. (Sebagai contoh, data latihan pra-pemprosesan sebelum memberi makan kepada komputer untuk menghilangkan kecenderungan tertentu, atau membuat algoritma yang direka untuk mengecualikan jawapan atau hasil yang berat sebelah.)

Terdapat juga bidang etika AI yang berkembang yang bertujuan untuk membantu pekerja teknologi berfikir secara kritikal mengenai produk yang mereka reka, bagaimana mereka boleh digunakan, dan mengapa penting untuk menangani kecenderungan. Dr. Varshney, sebagai contoh, membawa pembelajaran mesin di Yayasan IBM Jabatan AI yang boleh dipercayai. Pada masa ini, usaha ini adalah sukarela; Dr. Lehman meramalkan bahawa ia memerlukan peraturan kerajaan (matlamat pentadbiran Biden) agar lebih banyak syarikat berteknologi mengamalkan langkah -langkah yang ketat untuk menangani masalah berat sebelah dan isu etika lain yang berkaitan dengan AI.

Generasi baru pekerja teknologi juga diajar lebih kritikal mengenai alat digital yang mereka buat. Sesetengah universiti telah mendedikasikan pusat penyelidikan Etika AI, seperti Pusat Berkman Klein di Harvard University (yang mempunyai persekutuan tahunan "Bertanggungjawab"). Kolej Pengkomputeran Schwarzman MIT juga menawarkan "pengkomputeran dan kepekatan masyarakat" yang bertujuan untuk menggalakkan pemikiran kritis mengenai implikasi sosial dan etika teknologi. Sementara itu, kelas-kelas seperti "Advokasi dalam Teknologi, Media, dan Masyarakat" di Sekolah Kerja Sosial Columbia University, bertujuan untuk memberi pelajar graduan alat untuk menganjurkan untuk lebih baik, lebih banyak sistem teknologi-walaupun mereka bukan pemaju sendiri.

Tetapi untuk memastikan persekitaran maya yang kurang berat sebelah, kerja yang lebih sukar untuk membasmi berat badan berat badan dalam kehidupan sebenar mesti bermula. Tempat Kritikal untuk Bermula? Membasmi BMI. "Saya fikir ia adalah ubat malas pada ketika ini, sains malas, untuk terus menganggap BMI sebagai ukuran kesihatan," kata Maxwell.

Tidak semestinya algoritma yang merupakan masalah utama di sini: ini masyarakat kita, dan bagaimana kita melihat dan merawat orang yang gemuk. Kami adalah orang yang mencipta berat badan, dan kami memperbaikinya.

Sementara itu, Byrne mengatakan sangat berguna untuk memahami bahawa berat badan harus dilihat sebagai hanya satu metrik dan bukannya The metrik yang mentakrifkan kesihatan anda. "Sebaik -baiknya, berat badan hanya satu nombor pada carta anda," katanya. Byrne menggariskan bahawa walaupun dapat membantu untuk melihat perubahan berat dari masa ke masa (dalam konteks dengan maklumat lain yang berkaitan, seperti vital dan sejarah perubatan), saiz badan pastinya tidak seharusnya menjadi pusat perbualan tentang kesihatan. (Anda berhak menolak untuk ditimbang, yang merupakan sesuatu yang dilakukan oleh Patterson dengan doktor mereka.)

Sudah ada langkah -langkah yang diambil ke arah ini, kerana Persatuan Perubatan Amerika (AMA) mengundi pada 14 Jun untuk mengadopsi dasar baru untuk menggunakan BMI hanya bersempena dengan langkah -langkah kesihatan yang lain. Malangnya, langkah-langkah tersebut masih termasuk jumlah lemak seseorang dan masih meninggalkan BMI.

Untuk menangani berat sebelah berat di luar pejabat doktor, Patterson memetik usaha yang dibuat untuk meluluskan undang -undang yang akan mengharamkan diskriminasi berat badan di peringkat bandar dan negeri. Bil-seperti ini yang baru diluluskan di New York City-menyertakan bahawa majikan, tuan tanah, atau perkhidmatan awam tidak dapat menafikan perkhidmatan kepada seseorang berdasarkan ketinggian atau berat badan mereka. Perundangan yang sama sedang dipertimbangkan di Massachusetts dan New Jersey, dan sudah ada di buku -buku di Michigan, kata Dr. Raffoul.

Di peringkat individu, semua orang mempunyai kerja untuk melakukan budaya diet yang tidak jelas. "Saya fikir ia sukar, dan ia berlaku perlahan -lahan," kata Byrne, itulah sebabnya dia mengatakan buku membongkar berat badan adalah tempat yang bagus untuk bermula. Dia mengesyorkan Perut binatang oleh da'shaun l. Harrison dan Anti-Diet Oleh Christy Harrison, RD, MPH. Soto juga sering mengesyorkan Takut dengan badan hitam oleh sabrina rentetan kepada pelanggannya. Ibu bapa juga mungkin melihat Ceramah Lemak: Keibubapaan di zaman budaya diet oleh wartawan Virginia tunggal-smith untuk panduan tambahan untuk menghentikan stigma berat badan di rumah. Podcast seperti Fasa penyelenggaraan dan Tidak diminta: Fatties bercakap kembali juga tempat yang bagus untuk tidak terluka, kata Byrne.

Patterson mengatakan salah satu matlamat mereka sebagai jurulatih pembebasan badan adalah untuk membuat orang bergerak melampaui idea arus perdana badan positif dan memberi tumpuan kepada sesuatu yang mereka fikir lebih dapat dicapai: "Toleransi badan."Idea, yang pertama kali mereka dengar seseorang menyatakan dalam kumpulan sokongan 10 tahun yang lalu, adalah bahawa walaupun seseorang mungkin tidak selalu menyukai tubuh mereka atau bagaimana ia melihat seketika, mereka hidup di dalamnya dengan sebaik mungkin. "Itu biasanya yang saya cuba untuk mendapatkan orang yang berada dalam badan yang terpinggir untuk berusaha," kata Patterson. "Anda tidak perlu menjadi netral kepada badan anda, anda tidak perlu menerimanya ... menjadi lemak terasa sangat sukar, dan itu adalah. Sekurang -kurangnya hanya bertolak ansur dengan hari ini."

Patterson mengatakan bahawa mengatasi cara yang bermasalah masyarakat kita merawat berat badan mesti bermula dengan advokasi-dan yang boleh berlaku secara individu. "Bagaimana saya boleh mengubah perkara adalah untuk membantu orang, satu-satu atau dalam kumpulan, membuat perbezaan dengan badan mereka: persepsi dan pengalaman mereka dalam badan mereka dan keupayaan mereka untuk berdiri dan menyokong diri mereka sendiri," mereka berkongsi.

Dalam Salju putih, Pada akhirnya datang sehari ketika ratu jahat mempelajari kebenaran tentang dirinya dari cermin sihirnya. AI juga menunjukkan kepada kita semua kebenaran tentang masyarakat kita: bahawa kita masih dalam keadaan diet diet. Tetapi bukannya menggandakan kepercayaan kami, kami mempunyai peluang yang unik untuk memecahkan mantra bahawa stigma berat memegang kami semua. Sekiranya kita semua sanggup menghadapi diri kita sendiri-dan komited untuk kerja keras (dan melakukan) lebih baik.

Intel Kesihatan yang Anda Perlu-tanpa BS Anda tidak mendaftar hari ini untuk mempunyai berita kesejahteraan terkini (dan paling besar) dan petua yang diluluskan oleh pakar yang dihantar terus ke peti masuk anda.