Sztuczna inteligencja coraz częściej wkracza w obszar zdrowia publicznego – w tym walki z uzależnieniami. Najnowsze przeglądy badań pokazują, że AI może stać się realnym wsparciem w diagnozie, leczeniu i projektowaniu polityki narkotykowej. Ale tylko wtedy, gdy zadbamy o jakość danych, etykę i odpowiedzialność technologiczną.
Nowy raport EUDA pokazuje, że sztuczna inteligencja (AI) może stać się jednym z najważniejszych czynników kształtujących zarówno działania przestępcze, jak i profilaktyczne.
Nadzieje i możliwości – AI może pomóc?
Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach nad uzależnieniami otwiera zupełnie nowe perspektywy. Systemy oparte na uczeniu maszynowym potrafią analizować złożone zbiory danych. Od wyników badań obrazowych mózgu, przez zapisy historii medycznej, aż po treści z forów internetowych i platform społecznościowych. Dzięki temu mogą wyłapywać subtelne wzorce i relacje, które umykają tradycyjnym metodom statystycznym. Jednak systemy generatywne mogą być wykorzystywane też do tworzenia nowych kampanii dezinformacyjnych, osłabiających zaufanie do oficjalnych źródeł wiedzy.
Już dziś AI wspiera identyfikację osób szczególnie narażonych na rozwój uzależnień, przewiduje skuteczność terapii czy pozwala śledzić zmiany na czarnym rynku narkotykowym w czasie rzeczywistym. W badaniach eksperymentalnych systemy uczące się analizowały np. rozmowy online osób z uzależnieniem od opioidów, wykrywając momenty nawrotu z zadziwiającą trafnością.
Równocześnie – dzięki analizie obrazowania mózgu – AI pomaga lepiej zrozumieć biologiczne mechanizmy uzależnień. Modele są w stanie łączyć dane z zakresu funkcjonalnego MRI, poziomu neuroprzekaźników i wskaźników psychologicznych, budując precyzyjniejsze profile ryzyka uzależnienia.
Diagnoza przyszłości? Potencjał i ograniczenia
Sztuczna inteligencja może również wspierać diagnostykę – zarówno na poziomie indywidualnym, jak i populacyjnym. Algorytmy uczone na danych klinicznych potrafią przewidywać rozwój uzależnienia z dużym wyprzedzeniem, identyfikując zmienne pośredniczące (np. wzorce zachowań, historię traum czy czynniki środowiskowe).
Jednak potencjał ten idzie w parze z wieloma wyzwaniami. Modele predykcyjne często są „czarnymi skrzynkami” – dają wynik, ale nie tłumaczą, skąd się wziął. Może to budzić opór w środowisku klinicznym, gdzie transparentność i zaufanie do procesu decyzyjnego są kluczowe.
Nie bez znaczenia są także ograniczenia danych – wiele modeli opiera się na próbach niereprezentatywnych (np. z USA), co utrudnia ich zastosowanie w europejskim kontekście. Ryzykiem jest również przenoszenie uprzedzeń zawartych w danych (tzw. bias) – np. względem płci, rasy czy statusu społecznego.
Etyka, prywatność, regulacje – cienka granica
Wdrażanie AI w obszarze uzależnień to nie tylko kwestia technologii, ale też odpowiedzialności. Dane dotyczące zdrowia psychicznego, uzależnień czy zachowań ryzykownych należą do najbardziej wrażliwych. Ich wykorzystanie wymaga szczególnych zabezpieczeń – zarówno prawnych, jak i technicznych.
Raporty podkreślają, że brak międzynarodowych standardów etycznych w tej dziedzinie może prowadzić do nadużyć. Wątpliwości budzi np. zastosowanie AI przez organy ścigania do profilowania użytkowników substancji – co może prowadzić do stygmatyzacji i naruszeń praw człowieka. Również w medycynie konieczne jest wprowadzenie jasnych zasad dotyczących odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez algorytmy.
Przykładem kontrowersyjnych zastosowań jest wykorzystywanie sztucznej inteligencji przez organy ścigania do typowania osób podejrzanych o przemyt i handel narkotykami – często na podstawie niejawnych, zautomatyzowanych analiz danych z kamer monitoringu, telefonów komórkowych czy mediów społecznościowych. Choć narzędzia te pozwalają szybciej identyfikować potencjalne zagrożenia i skracać czas dochodzeń, to ich skuteczność i zgodność z zasadami sprawiedliwości proceduralnej pozostają przedmiotem debaty..
Przestępcy też inwestują w technologię
Zorganizowane grupy przestępcze już teraz adaptują najnowsze rozwiązania cyfrowe do własnych celów. Algorytmy analizujące treści w mediach społecznościowych i na forach pozwalają na bieżąco śledzić trendy i reagować na zmieniający się popyt. Dzięki zaawansowanym narzędziom targetowania mogą tworzyć spersonalizowane oferty, kierowane zwłaszcza do młodych, podatnych odbiorców.
Technologia wspiera też logistykę – sztuczna inteligencja pomaga przemytnikom optymalizować trasy transportu, uwzględniając np. ryzyko kontroli granicznych. Automatyzacja obejmuje nawet komunikację. Boty prowadzą rozmowy z potencjalnymi klientami, a systemy generujące fałszywe recepty z użyciem AI stają się coraz trudniejsze do wykrycia. To wszystko pokazuje, że rynek narkotykowy nie tylko przenosi się do sieci, ale także dynamicznie się profesjonalizuje. I to w tempie, za którym organy ścigania mogą nie nadążać.
Co dalej? Kierunki rozwoju
Choć rozwój AI w badaniach nad substancjami znajduje się wciąż na wczesnym etapie, to kierunki rozwoju są już dziś wyraźnie zarysowane. Przyszłość leży w tworzeniu zintegrowanych systemów, które łączą dane medyczne, społeczne i środowiskowe. W idealnym scenariuszu pozwoli to nie tylko przewidywać ryzyko uzależnienia, ale też personalizować profilaktykę i leczenie.
Nie mniej istotna jest edukacja – zarówno środowisk medycznych, jak i decydentów – która pozwoli na świadome i odpowiedzialne wykorzystanie technologii. AI może być potężnym narzędziem w walce z uzależnieniami. Jednak tylko wtedy, gdy to człowiek – nie algorytm – pozostanie ostatecznym ogniwem decyzyjnym.
Źródła:
https://arxiv.org/abs/2502.03606
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/dd/d5dd00032g
Zostaw swój komentarz:
Mogą Cię zainteresować:
Dodaj komentarz