AI artık diyet kültürünün yıkıcı bir görevlisi

Tessa'nın yanıtlarla ilgili olarak özetlediği bir dizi medya kuruluşunun kapsamını takiben, Neda'daki liderlik nihayetinde Mayıs sonunda Tessa'yı askıya almaya karar verdi. NEDA'nın baş işletme görevlisi Elizabeth Thompson, Haziran ayında iyi+iyi bir açıklamada, “Tessa, ne olduğunu tam bir incelemeyi tamamlarken çevrimdışı kalacak” dedi. Organizasyon, botun geliştiricisinin bilgisi veya rızası olmadan Tessa'ya üretken yapay zeka (AI) özellikleri eklediğini söylüyor. (Yazılım geliştiricisinin bir temsilcisi Cass, Wall Street Journal NEDA ile olan sözleşmesine uygun olarak faaliyet gösterdiğini.)

Tüm olay, yeme-disorder geri kazanım alanında birçok kişi için alarm zilleri duydu. Bununla birlikte, yapay zekanın genellikle tam olarak tasarlandığı gibi çalıştığını iddia ediyorum. “[AI] sadece diyet kültürünün kültürel görüşünü geri yansıtıyor,” diyor, yeme bozukluklarının tedavisinde uzmanlaşmış bir diyet karşıtı diyetisyen olan MPH olan RD Christine Byrne.

Sihirli ayna gibi Karbeyaz, kötü kraliçenin her sorusuna cevap verdi, belirsiz, genellikle çelişkili bir dünyada bize net cevaplar vermesi için yapay zeka arıyoruz. Ve bu sihir aynası gibi, AI bize kendimiz hakkındaki gerçeği yansıtır. Kötü kraliçe için, bu karada en adil olmak anlamına geliyordu. Ancak şu anki diyet kültürü düzenli toplumumuzda AI, Amerika'nın kilo ve incelik konusundaki kalıcı fiksasyonunu “yansıtıyor” ve bu büyüyü kırmak için henüz ne yapmamız gerekmiyor.

Yapay zeka ile çalışan tavsiye nasıl çalışır

IBM Research'ten Thomas J. Yorktown Heights, NY'da Watson Araştırma Merkezi. AI, konuşmayı tanımak, karar vermek ve nesneleri veya kalıpları görmek ve tanımlamak gibi insan becerilerini taklit etmek için karmaşık algoritmalar kullanır. Birçoğumuz, Siri'den ilaç almak için bir hatırlatma ayarlamasını istemek veya bir Fransız restoranının menüsünde bu kelimeyi anlamak için Google Translate'i kullanmak gibi her gün AI ile çalışan teknoloji kullanıyoruz.

AI'nın birçok farklı alt kategorisi vardır; Burada, Chatbot Chatgpt'in 2022 sonbaharında lansmanının çıkışıyla kanıtlandığı gibi hızla daha sofistike hale gelen chatbots gibi metin tabanlı AI araçlarına odaklanacağız. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde doktora adayı Eric Lehman, “[AI merkezli sohbet botları] bir sonraki kelimeyi bir cümlede tahmin etmekte çok, çok iyi” diyor. Dr. Lehman'ın araştırma merkezleri (yani, bir bilgisayarın insan dillerini anlama yeteneği), bu tür bir yazılımın e -posta yazmasına, soruları cevaplamasına ve daha fazlasını.

Mümkün olan en basit terimlerle, metin tabanlı AI araçları, insan konuşma ve yazmayı taklit etmeyi öğrenir, çünkü bunlara “eğitim verileri” olarak adlandırılanlar, aslında internetten mevcut yazılı içeriğin büyük bir kütüphanesidir. Oradan, dr. Varshney, bilgisayarın dil kalıplarını analiz ettiğini söylüyor (örneğin: belirli kelimeler başkalarını takip ettiğinde ne anlama geliyor; terimler, bağlam içinde ve dışında nasıl kullanılır) onu ikna edici bir şekilde çoğaltabilmek için. Yazılım geliştiricileri daha sonra bu verileri ve öğrenimlerini, özel kullanım için botu “uzmanlaştırmak” için ince ayarlayacaktır.

Bu eğitimden iki genel uygulama kategorisi elde edersiniz: öngörücü AI ve üretken yapay zeka. DR'ye göre. Varshney, Tahmini AI, belirli bir amaç için önceden programlanmış olan sabit bir dizi olası cevapla çalışır. Örnekler, e-postanızın içindeki otomatik tepkiler veya giyilebilir cihazlarınızın vücudunuzun hareketi ile ilgili verilerini içerir.

Bununla birlikte, üretken AI, dil hakkında bildiklerinden ve insanların nasıl konuştuklarından esinlenen tamamen yeni içerik yaratmak için tasarlanmıştır. “Hangi olasılıkların olabileceğini kısıtlamadan tamamen çıktı üretiyor”. Varshney diyor. Bugüne kadar en tanınmış üretken AI programı olan Chatgpt'e gidin ve düğün yeminlerini yazmasını isteyebilirsiniz, bir örnek Seinfeld senaryo veya işe alım yöneticisinin biyografisine dayanan bir iş görüşmesinde sorulacak sorular. (Ve çok daha fazlası.)

Ancak, yine, AI chatbots sadece analiz etmek için nelerin mevcut olduğunu biliyor. Nüanslı, hassas ve son derece kişiselleştirilmiş durumlarda, örneğin, yeme bozukluğu tedavisi gibi, AI chatbots en iyi senaryo ve tehlikede eksiklikler sunar.

Sağlık ve beslenme bilgileri için AI metin araçlarının mevcut sınırlamaları

Sağlık alanlarında üretken yapay zeka için muazzam bir potansiyel var, diyor Dr. Varshney; Zaten doktorlara grafikte yardımcı olmak, kanser teşhislerine ve bakım kararlarına yardımcı olmak ve daha fazlası. Ancak kazmaya başladığınızda, tüketicilere doğrudan sağlık veya beslenme bilgileri sağlamak için üretken yapay zeka riskleri oldukça netleşiyor.

Bu modeller tipik olarak internetin her yerinden bilgi çektiğinden, özellikle incelenen kaynaklardan ve web'deki sağlık tabanlı bilgiler çok yanlış olduğundan, çıktının gerçek olmasını beklememelisiniz, diyor Dr. Lehman. ChatGPT gibi birçok aracın yalnızca 2019 veya daha önceki çevrimiçi olan bilgilere erişebildiğinden, en yeni tıbbi görüşü yansıtmayacaktır.

Uzmanlar, bu çok insani sesli araçların profesyonel bakım ve içgörülerin yerini almak için kullanılabileceğini söylüyor. Amanda Raffoul, “Online sağlık ve genel sağlık tavsiyesi almaya çalışan insanlar ile ilgili sorun, bunu özel ihtiyaçlarını, engellerini ve dikkate alınması gereken diğer şeyleri bilen bir sağlık pratisyeninden alamadıklarıdır” diyor. Doktora, Harvard Tıp Okulu'nda pediatri eğitmeni ve Harvard Striped'de araştırmacı, yeme bozukluklarını önlemeye adanmış bir halk sağlığı inkübatör.

Ayrıca, herkesin vücudunun benzersiz genetik makyajlarına, bağırsak mikrobiyomlarına, altta yatan sağlık koşullarına, kültürel bağlamına ve daha fazlasına bağlı olarak farklı sağlık ve beslenme ihtiyaçları vardır. AI şu anda bunu bilme kapasitesine sahip değil. “Müşterilerime sürekli olarak robot olmadığımızı söylüyorum,” diyor Dalina Soto, RD, LDN. "Günlük olarak takılıp çıkıyoruz, bu yüzden günlük olarak aynı miktarda ihtiyacımız yok. Hormonlarımız, duygularımız, stresimiz, yaşamlarımız, hareketimiz var-enerjiyi nasıl etkilediğimizi ve kullandığımızı etkileyen birçok şey… ama AI bir denklem tükürebileceği için insanlar düşünüyor, Tamam, bu doğru olmalı."

"Müşterilerime sürekli olarak robot olmadığımızı söylüyorum. Günlük olarak takılıp çıkıyoruz, bu yüzden günlük olarak aynı miktarda ihtiyacımız yok. Hormonlarımız, duygularımız, stresimiz, yaşamlarımız, hareketimiz var-bu yüzden enerjiyi nasıl yaktığımızı ve kullandığımızı etkileyen birçok şey."
-Dalina Soto, Rd, LDN

İnsan bağlantısında, bir botun değiştiremeyeceği büyük bir değer var, DR ekliyor. Conason. “Başka bir insanla konuşmak ve duyulduğunu, görüldüğünü ve onaylanmış hissetmek ve gerçekten karanlık bir anda yanınızda birine sahip olmakla ilgili bir şey var… Bu gerçekten güçlü. Ve bir botun bu ihtiyacı karşılayabileceğini sanmıyorum."

Daha da önemlisi, AI teknolojisi ile ilgili bilinen sosyal önyargı sorunları, özellikle AI algoritmalarının mevcut toplumsal önyargıları kadınlar, renk insanlar ve LGBTQ+ insanlar dahil olmak üzere belirli gruplara karşı yansıtması gerçeğidir. ChatGPT'ye bakan 2023'teki bir araştırma, chatbot'un verildiği istemine bağlı olarak ırkçı veya sorunlu yanıtlar çok kolay üretebileceğini buldu. “Belirli varlıkların örneği, belirli yarışların, atanan kişiye bakılmaksızın diğerlerinden ortalama üç kat daha fazla hedeflendiği kalıplarla ilgili buluyoruz. Bu, modeldeki doğal ayrımcı önyargıları yansıtıyor ”diye yazdı araştırmacılar.

Ama insanlar gibi, AI mutlaka “doğdu” önyargılı değildir. BT öğrenir Hepimizden önyargı. Belirtildiği gibi, genellikle web'in her yerinden metinlerden (makaleler, bilgi siteleri ve bazen sosyal medya siteleri) oluşan eğitim verilerini alın. “İnternette çıkan bu dil zaten birçok sosyal önyargıya sahip” diyor Dr. Varshney. Azaltma olmadan, üretken bir AI programı bu önyargıları alacak ve bunları çıktısına dahil edecektir, bu da bilgilendirebilir ve yanlış teşhis ve tedavi seçenekleri. Eğitimi oluştururken Seçim Geliştiricileri önyargı da getirebilir.

Basitçe söylemek gerekirse: “Üzerinde eğittiğiniz temel metin ırkçı, cinsiyetçi veya bu önyargılar varsa, modeliniz bunu yansıtacaktır” diyor Dr. Lehman.

Diyet kültürünü yapay zekaya nasıl programladık

Yapay zeka ve sosyal önyargı hakkında bugüne kadarki araştırma ve tartışmalar, cinsiyetçilik ve ırkçılık gibi konulara odaklanmıştır. Ancak Tessa Chatbot olayı, bu tür teknolojilere pişirilmiş başka bir önyargı olduğunu ortaya koyuyor (ve dolayısıyla, daha büyük toplumumuza, söz konusu önyargının insan davranışı tarafından tanıtıldığı göz önüne alındığında): diyet kültürünün.

Diyet kültürünün resmi bir tanımı yoktur, ancak Byrne bunu “ağırlığın sağlığa eşit olduğu, zinde her zaman daha iyi olduğu, büyük bedenlerdeki insanların doğal olarak sağlıksız olduğu ve yediğiniz şeye bağlı bir tür ahlakın olduğu fikri olarak özetler."

Diyet kültürü anlayışının bir parçası, DR ekliyor. Conason, bireylerin vücutları ve ağırlıkları üzerinde tam, doğrudan kontrole sahip oldukları konusunda bu kalıcı (ama yanlış yönlendirilmiş) inanç-70 dolarlık milyar dolarlık diyet endüstrisinin kâr için sürdürdüğü inancı.

Ama bu sadece bir parçası. "Gerçekten, kilo ile ilgili ön yargı,"Byrne diyor. Bu, bireylerin ve toplumun daha büyük bedenlerdeki insanlara karşı tuttuğu olumsuz tutumlar, varsayımlar ve inançlar anlamına gelir.

Ağırlık yanlılığını, hayatlarının neredeyse her alanındaki şişman insanlara yönlendirmeye yönlendiren araştırmalar bol miktarda bulunur. Yağ insanlar genellikle yöneticilerin yağ işçilerini işe almaya veya promosyonlar ve yükseltmeler için göz ardı etmesine yol açan daha küçük boyutlu inançlar olan insanlardan tembel, özensiz ve daha az akıllı olarak klişeleşir. Özellikle şişman kadınlar, kendi romantik ortakları tarafından bile, boyutları nedeniyle genellikle daha az çekici kabul edilir. Şişman insanların da zorbalığa uğrama olasılığı ve bir suçtan hüküm giyme olasılığı daha yüksektir, sadece vücut ağırlığı nedeniyle.

Ağırlık önyargısı da çevrimiçi olarak yaygındır ve üstesinden gelmek için üretken AI programlarına yansıtılır. “Genellikle internette, her türlü medya arasında, şişmanlık ve daha yüksek ağırlıklar hakkındaki çok damgalayan görüşlerin yaygın olduğunu biliyoruz”. Rafful, beslenme, zindelik ve genel sağlık hakkındaki yanlışlıkların yanı sıra. Kişinin eğitim verilerinin büyük bir kısmı muhtemelen ağırlık yanlılığı ile lekelenmiş olarak, yeme bozukluklarını önlemek için tasarlanmış bir bot bunun yerine, insanlara kilo verme konusunda ipuçları verdiğinde, üretken bir AI programında tezahür ettiğini görebilirsiniz.

Aslında, AI ve yeme bozuklukları arasındaki ilişkiyi inceleyen Dijital Nefret Merkezi'nden (CCDH) Ağustos ayında yayınlanan bir rapor, AI chatbots'un zararlı yeme bozukluğu içeriği ürettiğini buldu. Bu zararlı tepkilerin yüzde doksan dördüne, sağlanan tavsiyenin “tehlikeli olabileceği konusunda uyarılar eşlik etti."

Ancak yine, program algoritmaları oluşturan, direktiflerini şekillendiren ve algoritmaların öğrenme-akraba-ortalama önyargının bizden geldiğini yazan insanlar. Ve ne yazık ki, şişman insanlar hakkındaki damgalayan inançlar, toprağa koltukların nasıl inşa edildiği ve satıldığı, filmlerimizde ve TV şovlarımızda yardımcı olarak nasıl yapıldığımız ve satıldığımızdan, hangi boyutta kıyafetleri stoklamayı ve satmayı seçtiğimiz her yönünü bilgilendirin. Mağazalarımız.

Maxwell, “Yok anti-yağ önyargısı ve diyet kültürü, toplumumuzun dokusuna çok karmaşık ve derin dokunuyor” diyor Maxwell. "Dışarıda nefes aldığımız hava gibi."

Ne yazık ki, tıp endüstrisi ağırlık yanlılığı ve damgalanmasının en büyük failidir. Byrne, “Şişman olmanın sağlıksız olduğu inancı” diyor.”Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC), obezite (bir kişinin vücut kitle indeksi, yani BMI, 30 veya daha yüksek)“ yaygın, ciddi ve maliyetli kronik bir hastalık olarak tanımlar).”Dünya Sağlık Örgütü (WHO), dünyanın dört bir yanındaki daha büyük boyutlu insanların sayısını“ salgın ”olarak ifade ediyor, bu da“ dünyanın birçok bölgesini devralmak."

Yine de yağ ağırlığı kaybı olmak için “çözüm”-özellikle bilim tarafından desteklenmiyor. Araştırmalar, insanların çoğunun birkaç yıl içinde kaybettikleri kiloyu geri kazandığını, hatta bariatrik cerrahi geçiren hastalar bile. Ve kilo bisikletini (sık sık kaybettiğinizde ve kilo aldığınızda, genellikle diyet nedeniyle) kronik sağlık endişeleri riskinin artmasıyla ilişkilendirilmiştir.

Daha yüksek bir ağırlığa sahip olmak, yüksek tansiyon, tip 2 diyabet, kalp krizi, safra taşı, karaciğer problemleri ve daha fazlası olma olasılığı daha yüksek olsa da, tek başına yağluluğun bir ton kanıt yok nedenler Bu hastalıklar. Aslında, birçok diet karşıtı uzman, şişman insanların ağırlık damgalamasıyla ilişkili toksik stres nedeniyle kısmen sağlık sonuçlarına sahip olduğunu savunuyor. Bir kişinin sağlığını ve riskini hızlı bir şekilde değerlendirmek için kullanılan BMI, aynı zamanda ırkçı, modası geçmiş ve siyah, yerli ve renk insanlar için doğru değil (BIPOC) olarak kabul edilmektedir. Yine de tüm bu sorunlara rağmen, tıbbi sistemimiz ve genel olarak toplum, şişmanlığı aynı anda bir hastalık ve ahlaki başarısızlık olarak tedavi eder.

“Halk sağlığı ajanslarının sadece kilo, vücut büyüklüğü ve şekle dayalı önerilerde bulunma yolları, ağırlık damgalamasının oldukça açık bir örneğidir” diyor Dr. Rafsoul.

Yağışın patolojikleştirilmesi doğrudan ağırlık damgalamasına katkıda bulunur ve sonuçlar yıkıcıdır. Araştırmalar, doktorların yağ hastalarını küçümseme eğiliminde olduğunu ve tüm sağlık sorunlarını bir kişinin ağırlığına veya BMI'sına atfettiğini gösteriyor, bu da kaçırılan tanılara ve bakımda tehlikeli turlara neden olabilir. Bu olumsuz deneyimler, birçok şişman insanın sağlık bakım alanlarından kaçınmasına neden olmasına neden olur, sağlık sonuçları zayıf olma riskini arttırır.

Ağırlık damgası, yeme bozukluğu kurtarma dünyasında bile yaygındır. Yeme bozukluğu olan kişilerin yüzde 6'sından azı, Ulusal Anoreksiya Nervoza Birliği ve İlişkili Bozukluklar (ANAD) başına “düşük” teşhisi konur, ancak aşırı incelik genellikle insanların zihnindeki bir yeme bozukluğu teşhisi için ana kriterlerdir. Bu, yeme bozukluğu olan şişman kişilerin teşhis edilmesi genellikle yıllar alır.

Araştırmalar, doktorların yağ hastalarını küçümseme eğiliminde olduğunu ve tüm sağlık sorunlarını bir kişinin ağırlığına veya BMI'sına atfettiğini gösteriyor, bu da kaçırılan tanılara ve bakımda tehlikeli turlara neden olabilir.

“Ve tedaviye gidebilse bile, bu adil bir bakım değil,” diyor bir vücut kurtuluş koçu ve yeme bozukluğu kurtulan Nia Patterson. Şişman insanlar bu alanlardaki boyutları nedeniyle genellikle farklı muamele görür. Maxwell, anoreksiya tedavisi sırasında daha fazla yiyecek istediği için utandığını ve hala kalorileri kısıtlayan bir ağırlık “bakım” planına konulduğunu söylüyor.

Byrne, tıp topluluğunda yeme bozukluğu olan insanların hala güvenli bir şekilde kilo kaybını takip edip edemeyeceği konusunda tartışmalar bile olduğunu söylüyor, ancak veriler diyetin bir kişinin yeme bozukluğu geliştirme riskini önemli ölçüde artırdığını gösteriyor.

Gerçek şu ki, kilo hakkındaki bu son derece yaygın inançlar (ve bilgilendirdikleri sağlıkla ilgili tıbbi tavsiyeler) doğal olarak bir sohbet botunda var olacak, çünkü bunların var olmasına izin verdik her yer: dergilerde, doktor ofislerinde, araştırma önerilerinde, filmlerde ve TV şovlarında, giydiğimiz kıyafetlerde. NIH, CDC ve Cleveland Clinic gibi en iyi hastaneler gibi saygın kuruluşlardan bile yağ karşıtı tutumlar bulacaksınız. Yukarıdakilerin tümü, bir botun tükürdüğü sorunlu tavsiyeyi tespit etmeyi (haftada bir pound kaybetmeye çalışmak gibi) daha da zorlaştırıyor, “çünkü bu, doktorlar ve uzmanlık için aradığımız farklı insanlar tarafından yankılanan bir şey”, Dr. Conason diyor. Ancak bu mesajlar ağırlık yanlılığını güçlendirir ve yeme bozukluklarını besleyebilir ve aksi takdirde insanların zihinsel sağlığına zarar verebilir, diyor.

Bu amaçla, buradaki ana sorun olan algoritmalar mutlaka değil: bu bizim toplumumuz ve şişman insanları nasıl gördüğümüz ve tedavi ettiğimiz. Biz kilo yanlılığı yaratan biziz ve bunu düzeltmek bizim üzerimiz.

Diyet kültüründen kurtulmak

Aynada bize bakan çirkin gerçeğin, Fatphobia ve AI'daki kilo yanlılığının robotlarla hiçbir ilgisi yok ve kısmen oturmaktan rahatsız olan ABD-Feels ile ilgisi yok çünkü göründü Sanki o cephede ilerleme kaydetmiştik gibi. Artı boyutlu modelleri, müzisyenleri ve aktrisleri kutladık; Çocuklar için daha büyük boyutlu Barbie bebekleri; Mağaza raflarında daha geniş giyim boyutu seçenekleri. Ancak bu zaferler, daha büyük bedenlerdeki insanları etkileyen ayrımcılığı ele almak için çok az (eğer varsa), diyor Maxwell.

“Yaptığımız ilerlemenin gerçekleşmesi gereken gerçek değişime gerçekten değinmeye bile başlamadığını düşünüyorum” diye kabul ediyor Dr. Conason. Diyet kültürünün büyüsünü kırmak, vücut pozitifliğini zorlamaktan çok daha fazlasını içeren uzun ve dolambaçlı bir yoldur. Ancak çalışma, hem sanal manzarada hem de gerçek dünyada bir yerden başlamalı.

Dr. Varshney, AI açısından ekibinin ve diğerlerinin, önyargıları denemek ve azaltmak için bir program oluşturma sırasında programcıların müdahale edebileceği yolları geliştirmeye çalıştığını söylüyor. (Örneğin, belirli önyargıları ayıklamak için bir bilgisayara beslemeden önce veya önyargılı cevapları veya sonuçları hariç tutmak için tasarlanmış algoritmalar oluşturmak için eğitim verilerinin ön işleme.)

Ayrıca, teknoloji çalışanlarının tasarladıkları ürünler, nasıl kullanılabilecekleri ve önyargıları ele almanın neden önemli olduğunu eleştirel düşünmelerine yardımcı olmayı amaçlayan gelişen bir AI etik alanı da var. Dr. Örneğin Varshney. Şu anda, bu çabalar gönüllü; Dr. Lehman, daha fazla teknoloji şirketinin yapay zeka ile ilişkili önyargıları ve diğer etik sorunları ele almak için katı önlemler alabilmesi için hükümet düzenlemesi (Biden yönetiminin bir hedefi) gerektireceğini tahmin ediyor.

Yeni nesil teknoloji işçileri de yarattıkları dijital araçlar hakkında daha eleştirel olarak öğretiliyor. Bazı üniversiteler, Harvard Üniversitesi'ndeki Berkman Klein Merkezi (yıllık “Sorumlu AI” Bursu olan) gibi AI Etik Araştırma Merkezleri'ne sahiptir. MIT's Schwarzman Bilgi İşlem Koleji ayrıca, teknolojinin sosyal ve etik sonuçları hakkında eleştirel düşünceyi teşvik etmeyi amaçlayan bir “bilgi işlem ve toplum konsantrasyonu” da sunuyor. Columbia Üniversitesi Sosyal Hizmet Okulu'ndaki “Teknoloji, Medya ve Toplumda Savunuculuk” gibi sınıflar, bu arada, lisans öğrencilerine daha iyi, daha adil teknoloji sistemlerini savunmak için araçlar vermeyi amaçlıyor-hatta geliştiriciler olmasalar bile.

Ancak daha az önyargılı bir sanal ortam sağlamak için, ağırlık yanlılığını gerçek hayatta ortadan kaldırmanın zor çalışması başlamalıdır. Başlamak için kritik bir yer? BMI'yi ortadan kaldırmak. Maxwell, “Bu noktada tembel ilaç, tembel bilim, BMI'ye bir sağlık ölçüsü olarak atfetmeye devam etmenin tembel ilaç olduğunu düşünüyorum” diyor Maxwell.

Buradaki ana sorun olan algoritmalar mutlaka değil: bu bizim toplumumuz ve şişman insanları nasıl gördüğümüz ve tedavi ettiğimiz. Biz kilo yanlılığı yaratan biziz ve bunu düzeltmek bizim üzerimiz.

Bu arada Byrne, ağırlığın sadece bir metrik olarak görülmesi gerektiğini anlamanın yararlı olduğunu söylüyor Sağlığınızı tanımlayan metrik. “İdeal olarak, ağırlık grafiğinizde sadece bir sayı olurdu” diyor. Byrne, zaman içinde kilo değişikliklerine bakmanın yararlı olabileceğini (hayati ve tıbbi geçmiş gibi diğer ilgili bilgilerle) bakmanın yararlı olmasına rağmen, vücut büyüklüğü kesinlikle sağlıkla ilgili konuşmaların merkezi olmamalıdır. (Tartılmayı reddetme hakkınız var, bu da Patterson'un doktorlarıyla yaptığı bir şey.)

Amerikan Tıp Derneği (AMA) 14 Haziran'da BMI'yi yalnızca diğer sağlık önlemleriyle birlikte kullanmak için yeni bir politika benimsemeye oy verdiği için bu yönde atılan adımlar var. Ne yazık ki, bu önlemler hala bir kişinin sahip olduğu yağ miktarını içeriyor ve hala BMI'yi yerinde bırakıyor.

Doktor ofislerinin dışındaki ağırlık yanlılığıyla mücadele etmek için Patterson. Bu faturalar benzeri, New York'ta işverenlerin, ev sahiplerinin veya kamu hizmetlerinin, birine boylarına veya kilolarına göre hizmetleri reddedemeyeceği. Massachusetts ve New Jersey'de de benzer mevzuat değerlendiriliyor ve zaten Michigan'daki kitaplarda, diyor Dr. Rafsoul.

Bireysel düzeyde, herkesin öğrenmeyen diyet kültürü yapmak için çalışması var. “Bence zor ve gerçekten yavaş oluyor” diyor Byrne, bu yüzden kilo yanlılığını açan kitapların başlamak için harika yerler olduğunu söylüyor. O tavsiye ediyor Canavarın karnında Da'Shaun L. Harrison ve Anti-diyet Christy Harrison, Rd, MPH. Soto da genellikle tavsiye eder Siyah bedenden korkmak Sabrina Strings tarafından müşterilerine. Ebeveynler de bakabilir Şişman konuşma: diyet kültürü çağında ebeveynlik Gazeteci Virginia Sole-Smith tarafından evde ağırlık damgalamasını durdurma konusunda ek rehberlik için. Podcast'ler gibi Bakım aşaması Ve İstenmeyen: Yasa konuşur Byrne, öğrenmek için de harika yerler.

Patterson, bir beden kurtuluş koçu olarak hedeflerinden birinin, insanların vücut pozitifliğinin ana akım fikirlerinin ötesine geçmelerini ve daha ulaşılabilir olduğunu düşündükleri bir şeye odaklanmasını sağlamak olduğunu söylüyor: “Vücut Toleransı.“10 yıl önce bir destek grubunda birisinin dile getirildiğini ilk duydukları fikir, bir kişi her zaman bedenlerini sevmese de belirli bir anı nasıl göründüğünü, içinde ellerinden gelenin en iyisini yaşıyorlar. Patterson, “Genellikle marjinal bedenlerdeki insanları çabalamaya çalıştırmaya çalışıyorum” diyor Patterson. “Vücudunuz için nötr olmanıza gerek yok, kabul etmek zorunda değilsin… şişman olmak gerçekten zor geliyor ve. En azından bugün tolere et."

Patterson, toplumumuzun ağırlık muamele etmesinin sorunlu yollarının üstesinden gelmenin savunuculukla başlaması gerektiğini ve bunun bireysel olarak olabileceğini söylüyor. “Bir şeyleri nasıl değiştirebileceğim, bire bir veya bir gruptaki insanlara bedenleriyle bir fark yaratmaktır: bedenlerindeki algıları ve deneyimleri ve kendilerini savunma ve savunma yetenekleri,” paylaşıyorlar.

İçinde Karbeyaz, Sonuçta, kötü kraliçenin kendisiyle ilgili gerçeği sihirli aynasından öğrendiği bir gün geldi. AI benzer şekilde hepimize toplumumuz hakkındaki gerçeği gösterdi: hala diyet kültürünün içinde olduğumuzu. Ancak inançlarımızı ikiye katlamak yerine, ağırlık damgalamasının hepimize sahip olduğu büyüyü kırmak için eşsiz bir fırsatımız var. Keşke hepimiz gerçek benliklerimizle yüzleşmeye istekli olsaydık ve varlığın (ve yapmanın) daha iyi çalışmasını taahhüt etseydik.

En son (ve en büyük) refah haberlerine ve uzman onaylı ipuçlarına sahip olmak için bugün kaydolmadığınız BS ile ihtiyacınız olmayan Wellness Intel, doğrudan gelen kutunuza teslim edildi.