AI e doping: il rischio di un futuro in cui la tecnologia diventa un alleato del doping
L’uso dell’intelligenza artificiale nel ciclismo solleva preoccupazioni per il doping, con il rischio di nuove sostanze non rilevabili.
Il ciclismo si trova a un bivio: l’intelligenza artificiale potrebbe diventare un alleato per l’anti-doping o, al contrario, un strumento per i dopatori. Con l’espansione delle tecnologie, il settore si confronta con nuove sfide, come la possibilità di creare sostanze performance-enhancing non rilevabili. L’uso di algoritmi per progettare farmaci, analizzare dati biometrici e creare modelli digitali ha aperto porte che potrebbero essere sfruttate per il doping, ma anche per migliorare la trasparenza e la sicurezza. Il dibattito si fa acceso, con esperti che mettono in guardia contro un ritorno al passato, quando il doping era un fenomeno diffuso e poco controllato.
AI e la creazione di nuove sostanze performance-enhancing
La capacità dell’intelligenza artificiale di progettare farmaci in modo rapido e efficiente ha suscitato preoccupazioni nel mondo dell’anti-doping. L’AI potrebbe non solo accelerare lo sviluppo di nuove sostanze, ma anche renderle più difficili da rilevare. Come ha spiegato un esperto, “se l’AI può rapidamente disegnare nuove medicine, potrebbe eventualmente creare sostanze performance-enhancing che i laboratori anti-doping non hanno ancora rilevato”. Questo scenario è già stato visto con farmaci come GW1516, un composto sperimentale che è stato utilizzato da alcuni ciclisti e successivamente bandito da WADA per i suoi effetti cancerogeni.
Il potere dei digital twin e la personalizzazione del doping
Un altro aspetto preoccupante è l’uso dei digital twin, modelli virtuali che simulano le caratteristiche di un atleta. Questi modelli, alimentati da dati biometrici, potrebbero permettere una personalizzazione del doping, identificando le sostanze o le strategie con il massimo beneficio e il minimo impatto rilevabile. “Con l’abbondanza di dati che possiede il ciclismo, è chiaro che l’AI potrebbe essere utilizzata in questo modo”, ha affermato il professor Yannis Pitsiladis, esperto in medicina dello sport. Il professor Pitsiladis ha anche menzionato il lavoro del dottor Michael Skinnider, che sta sviluppando un modello AI in grado di prevedere le strutture chimiche di nuove sostanze performance-enhancing. Il lavoro mira a migliorare la capacità di rilevare anomalie nei campioni. “In passato, identificare un nuovo farmaco era come cercare un ago in un mucchio di paglia. Ora, grazie all’AI, possiamo affinare questa ricerca e aumentare la precisione”, ha spiegato Skinnider.
Nonostante i benefici potenziali, il rischio di un ritorno al passato è stato sottolineato da Mikel Zabala, ex direttore di performance della Movistar. Il ciclismo ha vissuto un periodo oscuro, con il doping che dominava. “Se l’AI non viene utilizzata con responsabilità, potrebbe ripetere i tratti di quel periodo”, ha detto Zabala. L’esperto ha parlato di “Cycling 1.0”, un’epoca in cui il doping era diffuso e i medici avevano un ruolo centrale, e di “Cycling 2.0”, un’era in cui la collaborazione tra scienziati, allenatori e atleti ha migliorato la trasparenza. Ora, con l’arrivo dell’AI, siamo entrati in “Cycling 3.0”, un’era in cui la tecnologia potrebbe ampliare le possibilità, ma solo se usata con discernimento.
Zabala ha sottolineato l’importanza di mantenere il controllo umano e di evitare un’eccessiva dipendenza dall’AI. “Un atleta deve rimanere un soggetto attivo, non un passivo”, ha affermato. “L’over-monitoring biometrico e le decisioni opache potrebbero mettere in pericolo la libertà dell’atleta”. Per questo motivo, Zabala propone che i ciclisti e i loro allenatori diventino “AI literate”, in grado di sfruttare i vantaggi della tecnologia senza essere manipolati da essa.
Il ciclismo si trova quindi a un punto di svolta, dove l’AI potrebbe essere un alleato o un nemico. La sfida non è solo tecnologica, ma anche etica e sociale. Come ha detto Zabala, “l’AI non dovrà mai sostituire il giudizio umano, ma dovrà essere un supporto”. Il futuro del ciclismo dipenderà non solo da quanto velocemente adotteremo nuove tecnologie, ma anche da quanto saggiamente le integreremo in un sistema che rispetti la trasparenza, la responsabilità e la libertà degli atleti.