AI sekarang menjadi pelayan budaya diet yang merusak

Mengikuti liputan dari sejumlah outlet media yang menguraikan tanggapan Tessa, kepemimpinan di Neda akhirnya memutuskan untuk menangguhkan Tessa pada akhir Mei. "Tessa akan tetap offline sementara kami menyelesaikan tinjauan penuh tentang apa yang terjadi," kata Chief Operating Officer Neda Elizabeth Thompson dalam sebuah pernyataan yang diemail ke Well+Good pada bulan Juni. Organisasi mengatakan bahwa pengembang bot menambahkan fitur generatif kecerdasan (AI) ke Tessa tanpa sepengetahuan atau persetujuannya. (Perwakilan dari pengembang perangkat lunak, Cass, mengatakan kepada Wall Street Journal bahwa ia beroperasi sesuai dengan kontraknya dengan Neda.)

Seluruh insiden itu membunyikan lonceng alarm bagi banyak orang di ruang pemindahan-pemindahan makan. Saya berpendapat, bagaimanapun, bahwa kecerdasan buatan sering berfungsi persis seperti yang dirancang. “[AI] hanya mencerminkan kembali pendapat budaya budaya diet,” kata Christine Byrne, RD, MPH, seorang ahli diet anti-diet yang berspesialisasi dalam perawatan gangguan makan.

Seperti cermin ajaib Putri Salju, Yang menjawab setiap pertanyaan ratu jahat, kami mencari AI untuk memberi kami jawaban yang jelas di dunia yang tidak pasti dan sering bertentangan. Dan seperti cermin ajaib itu, AI mencerminkan kembali kepada kita kebenaran tentang diri kita sendiri. Bagi Ratu Jahat, itu berarti menjadi yang paling adil di negeri itu. Tetapi dalam masyarakat kita saat ini, AI hanyalah "mencerminkan" fiksasi abadi Amerika tentang berat dan ketipisan dan berapa banyak pekerjaan yang belum kita lakukan untuk memecahkan mantra itu.

Bagaimana Nasihat Bertenaga AI

“Kecerdasan Buatan adalah teknologi terkait komputer yang mencoba melakukan hal-hal yang kami kaitkan dengan manusia dalam hal pemikiran dan pembelajaran mereka,” kata Kush Varshney, PhD, ilmuwan riset dan manajer yang terkenal di IBM Research Jomas J. Pusat Penelitian Watson di Yorktown Heights, NY. AI menggunakan algoritma kompleks untuk meniru keterampilan manusia seperti mengenali pidato, membuat keputusan, dan melihat dan mengidentifikasi objek atau pola. Banyak dari kita menggunakan teknologi bertenaga AI setiap hari, seperti meminta Siri untuk mengatur pengingat untuk minum obat, atau menggunakan Google Translate untuk memahami kata itu pada menu restoran Prancis.

Ada banyak subkategori AI yang berbeda; Di sini kami akan fokus pada alat AI berbasis teks seperti Chatbots, yang dengan cepat menjadi lebih canggih seperti yang dibuktikan oleh debut peluncuran chatbot chatgpt pada musim gugur 2022. “[Chatbots berbasis AI] sangat, sangat bagus dalam memprediksi kata berikutnya dalam sebuah kalimat,” kata Eric Lehman, seorang kandidat PhD di Massachusetts Institute of Technology. Dr. Penelitian Lehman berpusat pada pemrosesan bahasa alami (makna, kemampuan komputer untuk memahami bahasa manusia), yang memungkinkan perangkat lunak semacam ini untuk menulis email, menjawab pertanyaan, dan banyak lagi.

Dalam istilah yang paling sederhana, alat AI berbasis teks belajar meniru ucapan dan tulisan manusia karena mereka diberikan apa yang disebut "data pelatihan," yang pada dasarnya merupakan perpustakaan besar konten tertulis yang ada dari internet. Dari sana, Dr. Varshney mengatakan komputer menganalisis pola bahasa (misalnya: apa artinya ketika kata -kata tertentu mengikuti orang lain; bagaimana istilah sering digunakan di dalam dan di luar konteks) untuk dapat mereplikasi dengan meyakinkan. Pengembang perangkat lunak kemudian akan menyempurnakan data itu dan pembelajarannya untuk "mengkhususkan" bot untuk penggunaan khusus.

Dari pelatihan itu, Anda mendapatkan dua kategori aplikasi umum: AI prediktif dan AI generatif. Menurut DR. Varshney, AI prediktif bekerja dengan serangkaian kemungkinan jawaban yang mungkin diprogram untuk tujuan tertentu. Contohnya termasuk respons otomatis di dalam email Anda, atau data yang diberikan perangkat yang dapat dikenakan Anda tentang gerakan tubuh Anda.

AI generatif, bagaimanapun, dirancang untuk membuat konten yang sepenuhnya baru terinspirasi oleh apa yang diketahui tentang bahasa dan bagaimana manusia berbicara. “Ini benar -benar menghasilkan output tanpa batasan pada kemungkinan apa yang ada,” Dr. Kata Varshney. Pergi ke Chatgpt, program AI generatif paling terkenal hingga saat ini, dan Anda dapat memintanya untuk menulis sumpah pernikahan, sampel Seinfeld skrip, atau pertanyaan untuk diajukan dalam wawancara kerja berdasarkan bio manajer perekrutan. (Dan banyak lagi.)

Tapi, sekali lagi, ai chatbots hanya tahu apa yang tersedia untuk mereka analisis. Dalam situasi yang bernuansa, sensitif, dan sangat personal, seperti, katakanlah, perawatan gangguan makan, chatbots AI menghadirkan kekurangan dalam skenario terbaik dan bahaya di yang terburuk.

Keterbatasan Alat Teks AI saat ini untuk informasi kesehatan dan nutrisi

Ada potensi besar untuk AI generatif di ruang perawatan kesehatan, kata Dr. Varshney; itu sudah digunakan untuk membantu dokter dengan memetakan, membantu diagnosis kanker dan keputusan perawatan, dan banyak lagi. Tetapi begitu Anda mulai menggali, risiko AI generatif untuk secara langsung memberikan informasi kesehatan atau nutrisi kepada konsumen menjadi cukup jelas.

Karena model-model ini biasanya menarik informasi dari seluruh internet daripada sumber-sumber yang diperiksa secara khusus dan informasi berbasis kesehatan di web terkenal tidak akurat-Anda seharusnya tidak mengharapkan output menjadi faktual, kata Dr. Lehman. Ini juga tidak akan mencerminkan pendapat medis mutakhir, karena banyak alat, seperti chatgpt, semata-mata memiliki akses ke informasi yang online pada tahun 2019 atau lebih awal.

Para ahli mengatakan alat yang sangat terdengar manusia ini dapat digunakan untuk menggantikan perawatan dan wawasan profesional. “Masalah dengan orang -orang yang mencoba mendapatkan nasihat kesehatan dan kesehatan umum secara online adalah bahwa mereka tidak mendapatkannya dari seorang praktisi kesehatan yang tahu tentang kebutuhan spesifik, hambatan, dan hal -hal lain yang mungkin perlu dipertimbangkan,” kata Amanda Raffoul, PhD, Instruktur Pediatri di Harvard Medical School dan Peneliti di Harvard Striped, inkubator kesehatan masyarakat yang ditujukan untuk mencegah gangguan makan.

Selain itu, tubuh setiap orang memiliki kebutuhan kesehatan dan nutrisi yang berbeda tergantung pada susunan genetik yang unik, mikrobioma usus, kondisi kesehatan yang mendasarinya, konteks budaya, dan lebih banyak dan kebutuhan individu tersebut juga setiap hari berubah setiap hari. AI saat ini tidak memiliki kapasitas untuk mengetahui hal itu. “Saya terus -menerus memberi tahu klien saya bahwa kami bukan robot,” kata Dalina Soto, RD, LDN. “Kami tidak terhubung dan keluar setiap hari, jadi kami tidak perlu jumlah yang sama setiap hari. Kami memiliki hormon, perasaan, stres, kehidupan, gerakan-begitu banyak hal yang memengaruhi cara kami membakar dan menggunakan energi ... tetapi karena AI dapat mengeluarkan persamaan, orang berpikir, Oke, ini pasti benar."

“Saya terus -menerus memberi tahu klien saya bahwa kami bukan robot. Kami tidak terhubung dan keluar setiap hari, jadi kami tidak perlu jumlah yang sama setiap hari. Kami memiliki hormon, perasaan, stres, kehidupan, gerakan-begitu banyak hal yang memengaruhi cara kami membakar dan menggunakan energi."
-Dalina Soto, RD, LDN

Ada juga nilai besar dalam koneksi manusia, yang tidak bisa digantikan oleh bot, menambahkan dr. Conason. “Ada sesuatu tentang berbicara dengan manusia lain dan merasa terdengar dan dilihat dan divalidasi, dan memiliki seseorang di sana bersamamu selama momen yang sangat gelap ... itu sangat kuat. Dan saya tidak berpikir bahwa bot dapat memenuhi kebutuhan itu."

Yang lebih memprihatinkan adalah masalah bias sosial yang diketahui dengan teknologi AI, terutama fakta bahwa algoritma AI sering mencerminkan prasangka sosial yang ada terhadap kelompok -kelompok tertentu termasuk wanita, orang kulit berwarna, dan orang LGBTQ+. Sebuah studi tahun 2023 yang melihat chatgpt menemukan bahwa chatbot dapat dengan mudah menghasilkan respons rasis atau bermasalah tergantung pada dorongan yang diberikan. “Kami menemukan tentang pola di mana entitas tertentu untuk contoh, ras tertentu-ditargetkan rata-rata tiga kali lebih banyak daripada yang lain terlepas dari persona yang ditugaskan. Ini mencerminkan bias diskriminatif yang melekat dalam model, ”tulis para peneliti.

Tapi seperti manusia, AI belum tentu "lahir" berprasangka. Dia belajar bias-dari kita semua. Ambil data pelatihan, yang, seperti yang disebutkan, biasanya terdiri dari teks (artikel, situs informasi, dan kadang -kadang situs media sosial) dari seluruh web. “Bahasa ini yang keluar di internet sudah memiliki banyak bias sosial,” kata Dr. Varshney. Tanpa mitigasi, program AI generatif akan mengambil bias tersebut dan memasukkannya ke dalam outputnya, yang dapat diinformasikan dan secara tidak benar diagnosis dan opsi perawatan. Pilihan pengembang saat membuat pelatihan juga dapat memperkenalkan bias.

Sederhananya: "Jika teks mendasar yang Anda latih adalah rasis, seksis, atau memiliki bias ini di dalamnya, model Anda akan mencerminkan hal itu," kata Dr. Lehman.

Bagaimana kami memprogram budaya diet ke dalam AI

Sebagian besar penelitian dan diskusi hingga saat ini tentang AI dan bias sosial telah berfokus pada isu -isu seperti seksisme dan rasisme. Tetapi insiden Tessa Chatbot mengungkapkan bahwa ada prasangka lain yang dipanggang ke dalam jenis teknologi ini (dan, dengan demikian, ke dalam masyarakat kita yang lebih besar, mengingat prasangka tersebut diperkenalkan oleh perilaku manusia): yaitu budaya diet.

Tidak ada definisi resmi budaya diet, tetapi Byrne merangkumnya sebagai “gagasan bahwa berat badan sama dengan kesehatan, bahwa Farger selalu lebih baik, bahwa orang -orang dalam tubuh besar pada dasarnya tidak sehat, dan bahwa ada semacam moralitas yang terikat dalam apa yang Anda makan."

Bagian dari pemahaman budaya diet itu, tambahkan DR. Conason, apakah keyakinan yang gigih (tetapi sesat) ini memiliki kendali penuh dan langsung atas tubuh dan berat badan mereka-keyakinan bahwa industri diet $ 70-plus plus yang melanggengkan untuk mendapatkan keuntungan.

Tapi, itu hanya bagian dari itu. “Sungguh, ini tentang berat badan bias,”Kata Byrne. Dan itu berarti sikap negatif, asumsi, dan keyakinan yang dipegang individu dan masyarakat terhadap orang -orang dalam tubuh yang lebih besar.

Penelitian berlimpah menghubungkan bias berat badan untuk mengarahkan kerusakan pada orang gemuk di hampir setiap bidang kehidupan mereka. Orang gemuk sering distereotipkan sebagai malas, ceroboh, dan kurang pintar daripada orang-orang yang berukuran lebih kecil yang mengarahkan manajer untuk meneruskan mempekerjakan pekerja gemuk atau mengabaikan mereka untuk promosi dan peningkatan. Wanita gemuk khususnya sering dianggap kurang menarik karena ukurannya, bahkan oleh pasangan romantis mereka sendiri. Orang gemuk juga lebih cenderung diintimidasi dan lebih cenderung dihukum karena kejahatan daripada orang yang berukuran lebih kecil, hanya berdasarkan berat badan mereka.

Bias berat badan juga merajalela secara online dan dicerminkan ke program AI generatif untuk diambil. “Kami tahu bahwa umumnya di internet, di semua bentuk media, pandangan yang sangat stigmatisasi tentang kegemukan dan bobot yang lebih tinggi meresap,” Dr. Raffoul mengatakan, di samping ketidakakuratan tentang nutrisi, kebugaran, dan kesehatan secara keseluruhan. Dengan sebagian besar data pelatihan seseorang yang kemungkinan dinodai dengan bias berat badan, Anda cenderung merasa terwujud dalam program AI generatif, ketika bot yang dirancang untuk mencegah gangguan makan sebagai gantinya memberi orang tips tentang cara menurunkan berat badan.

Faktanya, sebuah laporan yang dirilis pada bulan Agustus dari Center for Countering Digital Hate (CCDH) yang meneliti hubungan antara AI dan gangguan makan menemukan bahwa chatbot AI menghasilkan konten gangguan makan berbahaya 23 persen dari waktu. Sembilan puluh empat persen dari tanggapan berbahaya ini disertai dengan peringatan bahwa nasihat yang diberikan mungkin “berbahaya."

Tapi sekali lagi, manusia yang membuat algoritma program, membentuk arahan mereka, dan menulis konten dari mana algoritma belajar-makna bahwa bias berasal dari kita. Dan sayangnya, kepercayaan yang menstigmatisasi tentang orang -orang gemuk menginformasikan setiap aspek masyarakat kita, dari bagaimana kursi maskapai dibangun dan dijual, kepada siapa kita berperan sebagai lead versus sahabat karib dalam film dan acara TV kita, hingga ukuran pakaian apa yang kita pilih untuk stok dan lual dalam toko kami.

“Bias anti-lemak dan kultur diet begitu rumit dan sangat ditenun ke dalam jalinan masyarakat kita,” kata Maxwell. “Ini seperti udara yang kami hirup di luar."

Sayangnya, industri medis adalah pelaku bias berat dan stigma terbesar. “Keyakinan bahwa menjadi gemuk itu tidak sehat,” kata Byrne, “dipanggang dalam semua penelitian kesehatan dan medis."Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit (CDC) menggambarkan obesitas (ketika seseorang memiliki indeks massa tubuh, alias BMI, 30 atau lebih tinggi) sebagai“ penyakit kronis yang umum, serius, dan mahal yang mahal, dan mahal."Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengacu pada jumlah orang berukuran lebih besar di seluruh dunia sebagai" epidemi "yang" mengambil alih banyak bagian dunia."

Namun "solusi" untuk menjadi kehilangan berat badan-tidak terlalu didukung oleh sains. Penelitian telah menunjukkan bahwa sebagian besar orang menambah berat badan yang mereka turunkan dalam beberapa tahun, bahkan pasien yang menjalani operasi bariatrik. Dan bersepeda berat badan (ketika Anda sering menurunkan berat badan dan menambah berat badan, seringkali karena diet) telah dikaitkan dengan peningkatan risiko masalah kesehatan kronis.

Meskipun memiliki berat badan yang lebih tinggi dikaitkan dengan kemungkinan lebih tinggi memiliki tekanan darah tinggi, diabetes tipe 2, serangan jantung, batu empedu, masalah hati, dan banyak lagi, tidak ada satu ton bukti bahwa kegemukan saja saja penyebab penyakit ini. Faktanya, banyak ahli anti-diet berpendapat bahwa orang gemuk memiliki hasil kesehatan yang lebih buruk sebagian karena stres beracun yang terkait dengan stigma berat badan. BMI, yang digunakan untuk dengan cepat mengevaluasi kesehatan dan risiko seseorang, juga diakui secara luas sebagai rasis, ketinggalan zaman, dan tidak akurat untuk kulit hitam, asli, dan orang kulit berwarna (BIPOC). Namun terlepas dari semua masalah ini, sistem medis dan masyarakat kami pada saat mengobati kegemukan secara bersamaan sebagai penyakit dan kegagalan moral.

“Ini adalah contoh yang cukup jelas dari stigma berat badan, cara -cara di mana lembaga kesehatan masyarakat membuat rekomendasi hanya berdasarkan berat badan, ukuran tubuh, dan bentuk,” kata Dr. Raffoul.

Patologi kegemukan secara langsung berkontribusi pada stigma berat badan dan konsekuensinya sangat menghancurkan. Penelitian menunjukkan bahwa dokter cenderung meremehkan pasien lemak dan mengaitkan semua masalah kesehatan dengan berat badan seseorang atau BMI, yang dapat mengakibatkan diagnosis yang terlewatkan dan penyimpangan berbahaya dalam perawatan. Pengalaman negatif ini menyebabkan banyak orang gemuk menghindari ruang perawatan kesehatan sama sekali lebih baik meningkatkan risiko hasil kesehatan yang buruk.

Stigma berat badannya meresap, bahkan di dalam dunia pemulihan gangguan makan. Kurang dari 6 persen orang dengan gangguan makan didiagnosis sebagai "kurang berat badan," sesuai asosiasi nasional anoreksia nervosa dan gangguan terkait (ANAD), namun ketipisan yang ekstrem seringkali merupakan kriteria utama dalam pikiran orang untuk mendiagnosis gangguan makan makan. Ini berarti orang gemuk dengan gangguan makan sering membutuhkan waktu bertahun -tahun untuk didiagnosis.

Penelitian menunjukkan bahwa dokter cenderung meremehkan pasien lemak dan mengaitkan semua masalah kesehatan dengan berat badan seseorang atau BMI, yang dapat mengakibatkan diagnosis yang terlewatkan dan penyimpangan berbahaya dalam perawatan.

“Dan bahkan jika Anda bisa pergi ke perawatan, itu bukan perawatan yang adil,” kata Nia Patterson, pelatih pembebasan tubuh dan penyintas gangguan makan. Orang gemuk sering diperlakukan secara berbeda karena ukurannya di ruang -ruang ini. Maxwell mengatakan dia dipermalukan karena meminta lebih banyak makanan selama perawatan anoreksia dan dikenakan pada rencana “pemeliharaan” yang masih membatasi kalori.

Byrne mengatakan bahkan ada perdebatan dalam komunitas medis tentang apakah orang yang memiliki gangguan makan masih dapat dengan aman mengejar penurunan berat badan-meskipun data menunjukkan bahwa diet secara signifikan meningkatkan risiko seseorang terkena gangguan makan.

Kenyataannya adalah bahwa keyakinan yang sangat meresap tentang berat badan (dan nasihat medis terkait kesehatan yang telah mereka informasikan) secara alami akan ada dalam chatbot-karena kami telah membiarkan mereka ada di mana pun: di majalah, di kantor dokter, dalam proposal penelitian, di film dan acara TV, di pakaian yang kita pakai. Anda bahkan akan menemukan sikap anti-lemak dari organisasi yang dihormati seperti NIH, CDC, dan rumah sakit top seperti Cleveland Clinic. Semua hal di atas membuat melihat nasihat bermasalah, bot meludah (seperti mencoba kehilangan satu pon per minggu) semakin menantang, "karena itu adalah sesuatu yang telah digaungkan oleh dokter dan orang yang berbeda yang kita cari untuk keahlian," Dr. Kata Conason. Tetapi pesan -pesan ini memperkuat bias berat badan dan dapat memicu gangguan makan dan sebaliknya membahayakan kesehatan mental orang, katanya.

Untuk itu, itu belum tentu algoritma yang merupakan masalah utama di sini: Ini adalah masyarakat kita, dan bagaimana kita memandang dan memperlakukan orang gemuk. Kami adalah orang -orang yang menciptakan bias berat badan, dan kami akan memperbaikinya.

Membebaskan diri dari budaya diet

Kebenaran jelek yang menatap kita di cermin-bahwa fatphobia dan bias berat badan di AI tidak ada hubungannya dengan robot dan segala sesuatu yang berkaitan dengan feels yang tidak nyaman untuk diduduki sebagian karena itu tampak Seperti kami telah membuat kemajuan di bagian depan itu. Kami telah merayakan model, musisi, dan aktris ukuran plus; boneka barbie berukuran lebih besar untuk anak-anak; Pilihan ukuran pakaian yang lebih luas di rak toko. Tetapi kemenangan itu tidak banyak (jika ada) untuk mengatasi diskriminasi yang mempengaruhi orang dalam tubuh yang lebih besar, kata Maxwell.

“Saya pikir kemajuan yang kami buat bahkan tidak mulai benar -benar menyentuh perubahan nyata yang perlu terjadi,” setuju Dr. Conason. Memecah mantra budaya diet adalah jalan panjang dan berliku yang melibatkan lebih dari sekadar mendorong kepositifan tubuh. Tetapi pekerjaan harus dimulai di suatu tempat, baik di lanskap virtual maupun di dunia nyata.

Dr. Varshney mengatakan bahwa dalam hal AI, timnya dan orang lain sedang bekerja untuk mengembangkan cara -cara yang dapat diintervensi oleh pemrogram selama penciptaan program untuk mencoba dan mengurangi bias. (Misalnya, data pelatihan pra-pemrosesan sebelum memberi makan ke komputer untuk menghilangkan bias tertentu, atau membuat algoritma yang dirancang untuk mengecualikan jawaban atau hasil yang bias.)

Ada juga bidang etik AI yang sedang berkembang yang bertujuan untuk membantu pekerja teknologi berpikir kritis tentang produk yang mereka rancang, bagaimana mereka dapat digunakan, dan mengapa penting untuk mengatasi bias. Dr. Varshney, misalnya, memimpin pembelajaran mesin di fondasi IBM dari departemen AI yang dapat dipercaya. Saat ini, upaya ini bersifat sukarela; Dr. Lehman memperkirakan bahwa itu akan membutuhkan peraturan pemerintah (tujuan administrasi Biden) agar lebih banyak perusahaan teknologi untuk mengadopsi langkah -langkah ketat untuk mengatasi bias dan masalah etika lainnya yang terkait dengan AI.

Generasi baru pekerja teknologi juga diajarkan secara lebih kritis tentang alat digital yang mereka buat. Beberapa universitas telah mendedikasikan pusat penelitian etika AI, seperti Pusat Berkman Klein di Universitas Harvard (yang memiliki Fellowship “AI” tahunan yang bertanggung jawab). Schwarzman College of Computing MIT juga menawarkan "komputasi dan konsentrasi masyarakat" yang bertujuan untuk mendorong pemikiran kritis tentang implikasi sosial dan etika dari teknologi. Kelas-kelas seperti “Advokasi dalam Teknologi, Media, dan Masyarakat” di Sekolah Pekerjaan Sosial Universitas Columbia, sementara itu, bertujuan untuk memberi para mahasiswa pascasarjana alat untuk mengadvokasi sistem teknologi yang lebih baik dan lebih adil jika mereka bukan pengembang sendiri.

Tetapi untuk memastikan lingkungan virtual yang kurang bias, kerja lebih sulit untuk memberantas bias berat badan dalam kehidupan nyata harus dimulai. Tempat yang kritis untuk memulai? Memberantas BMI. “Saya pikir itu adalah obat malas pada saat ini, sains malas, untuk terus menganggap BMI sebagai ukuran kesehatan,” kata Maxwell.

Itu belum tentu algoritma yang merupakan masalah utama di sini: ini adalah masyarakat kita, dan bagaimana kita memandang dan memperlakukan orang gemuk. Kami adalah orang -orang yang menciptakan bias berat badan, dan kami akan memperbaikinya.

Sementara itu, Byrne mengatakan akan bermanfaat untuk memahami bahwa berat badan harus dipandang hanya sebagai satu metrik daripada itu metrik yang mendefinisikan kesehatan Anda. "Idealnya, berat badan hanya satu nomor di bagan Anda," katanya. Byrne menggarisbawahi bahwa meskipun dapat membantu untuk melihat perubahan berat badan dari waktu ke waktu (dalam konteks dengan informasi terkait lainnya, seperti vital dan riwayat medis), ukuran tubuh tentu tidak seharusnya menjadi pusat percakapan tentang kesehatan. (Anda berhak menolak untuk ditimbang, yang merupakan sesuatu yang dilakukan Patterson dengan dokter mereka.)

Sudah ada langkah -langkah yang diambil ke arah ini, karena American Medical Association (AMA) memberikan suara pada 14 Juni untuk mengadopsi kebijakan baru untuk menggunakan BMI hanya dalam hubungannya dengan langkah -langkah kesehatan lainnya. Sayangnya, langkah-langkah itu masih mencakup jumlah lemak yang dimiliki seseorang dan masih meninggalkan BMI.

Untuk mengatasi bias berat badan di luar kantor dokter, Patterson mengutip upaya yang dilakukan untuk mengesahkan undang -undang yang akan melarang diskriminasi berat di kota dan negara bagian negara bagian. Tagihan-tagihan ini yang baru saja disahkan di New York City yang diasuransikan bahwa pengusaha, tuan tanah, atau layanan publik tidak dapat menyangkal layanan kepada seseorang berdasarkan tinggi atau berat badan mereka. Legislasi serupa sedang dipertimbangkan di Massachusetts dan New Jersey, dan sudah ada di buku -buku di Michigan, kata Dr. Raffoul.

Pada tingkat individu, setiap orang memiliki pekerjaan untuk melakukan budaya diet yang tidak belajar. “Saya pikir itu sulit, dan itu terjadi sangat lambat,” kata Byrne, itulah sebabnya dia mengatakan buku membongkar bias berat badan adalah tempat yang bagus untuk memulai. Dia merekomendasikan Perut dari binatang buas oleh Da'Shaun l. Harrison dan Anti-diet oleh Christy Harrison, RD, MPH. Soto juga sering merekomendasikan Khawatir Tubuh Hitam oleh sabrina string untuk kliennya. Orang tua mungkin juga melihatnya Fat Talk: Parenting in the Age of Diet Culture oleh jurnalis Virginia Sole-Smith untuk panduan tambahan tentang menghentikan stigma berat badan di rumah. Podcast suka Fase pemeliharaan Dan Tidak Diminta: Bicara Kembali juga tempat yang bagus untuk dilepaskan, kata Byrne.

Patterson mengatakan salah satu tujuan mereka sebagai pelatih pembebasan tubuh adalah membuat orang bergerak melampaui ide -ide utama kepositifan tubuh dan fokus pada sesuatu yang mereka pikir lebih dapat dicapai: “Toleransi tubuh.Idenya, yang pertama kali mereka dengar seseorang mengartikulasikan dalam kelompok pendukung 10 tahun yang lalu, adalah bahwa sementara seseorang mungkin tidak selalu mencintai tubuh mereka atau bagaimana tampilannya pada saat tertentu, mereka tinggal di dalamnya yang terbaik yang mereka bisa. “Biasanya apa yang saya coba untuk membuat orang yang berada dalam tubuh terpinggirkan untuk diperjuangkan,” kata Patterson. “Anda tidak perlu netral terhadap tubuh Anda, Anda tidak harus menerimanya ... menjadi gemuk terasa sangat keras, dan itu. Setidaknya hanya mentolerirnya hari ini."

Patterson mengatakan bahwa mengatasi cara bermasalah masyarakat kita memperlakukan berat badan harus dimulai dengan advokasi dan itu dapat terjadi secara individual. “Bagaimana saya dapat mengubah banyak hal adalah membantu orang, satu-satu atau dalam kelompok, membuat perbedaan dengan tubuh mereka: persepsi dan pengalaman mereka dalam tubuh mereka dan kemampuan mereka untuk berdiri dan mengadvokasi untuk diri mereka sendiri,” mereka berbagi.

Di dalam Putri Salju, Pada akhirnya datang suatu hari ketika ratu jahat itu belajar kebenaran tentang dirinya dari cermin ajaibnya. AI juga telah menunjukkan kepada kita semua kebenaran tentang masyarakat kita: bahwa kita masih berada dalam tarif budaya diet. Tetapi alih -alih menggandakan keyakinan kami, kami memiliki kesempatan unik untuk memecahkan mantra yang dipegang oleh stigma berat badan atas kami semua. Kalau saja kita semua bersedia menghadapi diri kita yang sebenarnya dan berkomitmen untuk kerja keras menjadi (dan melakukan) lebih baik.

Intel kesehatan yang Anda butuhkan tanpa bs yang tidak Anda daftarkan hari ini untuk memiliki berita kesejahteraan terbaru (dan terhebat) dan tips yang disetujui ahli dikirimkan langsung ke kotak masuk Anda.