Il recente lancio di Drugbot, un nuovo strumento di Intelligenza Artificiale (IA) dell'ente benefico britannico per il trattamento della tossicodipendenza Cranstoun, ha evidenziato come queste tecnologie emergenti possano apportare benefici al mondo della riduzione del danno. Se utilizzata correttamente e abbinata a conoscenze specialistiche e tocco umano, la riduzione del danno tramite IA potrebbe diventare un ottimo strumento da aggiungere al bagaglio di strumenti per la riduzione del danno.
Come funziona Drugbot?
Drugbot è stato sviluppato in un processo iterativo tra Cranston and SostanzaLavorando insieme, hanno creato una versione iniziale di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) basato su fonti di dati accuratamente selezionate e vagliate, garantendo che le informazioni siano basate su prove concrete. Lo strumento di intelligenza artificiale attinge a queste fonti per fornire risposte personalizzate alle domande degli utenti su droghe, le loro interazioni e le leggi britanniche che ne regolano l'uso.
Prima di renderlo pubblico, Cranstoun ha condotto test approfonditi sui risultati dei bot, condividendo la sua versione iniziale con esperti di consumo di droghe e riduzione del danno per convalidarne e criticarne i risultati. Secondo Cranstoun, Drugbot è stato testato con oltre 20,000 messaggi per convalidare le raccomandazioni fornite su diverse droghe, condizioni di consumo e qualsiasi preoccupazione degli utenti che possa derivare dal loro utilizzo. Al momento, Drugbot funziona solo in inglese e nel Regno Unito.
Raffinare l’intelligenza artificiale per ridurre il danno
Josh Torrance, consulente di Cranstoun che ha lavorato a Drugbot, ha dichiarato a TalkingDrugs che lo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale per la riduzione del danno ha richiesto un'ampia messa a punto per garantirne l'accuratezza. Fornire informazioni su un uso più sicuro delle droghe lascia poco margine di errore.
Un fattore chiave per garantire l'accuratezza delle risposte di Drugbot è stato quello di basare i suoi consigli solo su un numero limitato ma affidabile di fonti. Attualmente, il database di Drugbot include risorse provenienti da Crew 2000, Drugs and Me, DrugScience, Drugwatch, Exchange Supplies, Psychonautwiki, Reagent Tests UK, UCC Today e Wikipedia.
"Le risorse online da cui attinge sono eccellenti. Sono risorse di altissima qualità. Sono credibili. Affrontano le cose con un approccio di riduzione del danno", ha commentato Torrance.
I bot AI hanno una forte capacità di fornire risultati utili: in uno studio, in cui i medici hanno analizzato le risposte dell'IA alle domande sull'uso di droghe, i medici hanno giudicato le risposte di alta qualità.
"Il database di Drugbot attinge a una vasta gamma di fonti attendibili, da informazioni provenienti dal crowdsourcing ad approfondimenti scritti da esperti del settore", ha commentato il Dott. Ivan Romano, fondatore di Substancy. Ha spiegato che Drugbot funziona come un "albero decisionale di modelli di intelligenza artificiale, ognuno specializzato in un compito". Quando un utente pone una domanda, un modello di intelligenza artificiale analizza la domanda, la invia alla sua categoria di riferimento (ad esempio, acquisto di farmaci, dosaggio o metodo di assunzione), che a sua volta fornisce una risposta basata sul suo database di fonti.
È fondamentale che i modelli di riduzione del danno basati sull'intelligenza artificiale limitino i dati da cui estraggono le risposte alle domande, per ridurre il potenziale di disinformazione correlata alla droga. I ricercatori hanno evidenziato che le informazioni derivate dall'IA potrebbero minimizzare i danni derivanti dall'uso di determinate droghe, amplificare la disinformazione esistente o non identificare combinazioni pericolose. Affinché le persone possano fidarsi dell'IA nella riduzione del danno, questa deve produrre risposte basate sull'evidenza e prive di pregiudizi; ciò richiede modelli di addestramento basati su dati specifici.
Altri bot di riduzione del danno seguono lo stesso percorso: ancora, creato dalla Fondazione australiana per l'alcol e la droga (ADF) a maggio 2025, trae le sue informazioni esclusivamente dal sito web dell'ADF. Parlando con Dotahn Caspi, responsabile digitale dell'ADF, quest'ultimo ha sottolineato che il dib è stato ampiamente testato da clinici specializzati in tossicodipendenze e persone con esperienza vissuta e vissuta di consumo di droghe per perfezionarne il tono e l'accuratezza.
L'intelligenza artificiale sostituirà gli esseri umani impegnati nella riduzione del danno?
Considerato il ruolo storico della riduzione del danno nella costruzione della comunità e nell'aiuto reciproco, si teme che gli strumenti di intelligenza artificiale possano sostituire la necessità delle interazioni umane.
Tuttavia, questo non è un risultato che Cranstoun desidera né prevede.
"Sappiamo che per molte persone può essere necessaria molta sicurezza per andare a parlare con qualcuno di uno dei nostri servizi per tossicodipendenti e alcolisti del loro consumo di droga e alcol", ha affermato Megan Jones, direttrice di New Business and Services presso Cranstoun.
"Drugbot cerca di abbattere alcune di queste barriere e sarà in grado di suggerire alle persone di cercare aiuto anche di persona, faccia a faccia."
Torrance ha confermato questa affermazione, sottolineando che alcune query degli utenti spesso attivavano risposte dell'IA che consigliavano di contattare un essere umano. Per questo articolo, ho testato i consigli di Drugbot sull'assunzione di droghe iniettive, la riduzione graduale dell'eroina e il supporto psicologico per l'uso di droghe. In tutti i casi, l'IA ha fornito alcuni consigli iniziali, raccomandando anche di cercare supporto da alcune organizzazioni. In caso di emergenza (ad esempio, difficoltà respiratorie), Drugbot ha suggerito di contattare i servizi di emergenza.
Come ha affermato Torrance, "questo è un LLM umile" che non dovrebbe essere visto come niente di più di questo.
"Non vedo assolutamente un futuro in cui questo possa sostituire qualsiasi forma di riduzione del danno umano. Non è un sostituto del chiedere a colleghi con un decennio di esperienza."
Nonostante siano ottimi strumenti per raccogliere e analizzare parzialmente le informazioni, è comunque necessario prestare attenzione ai consigli forniti. Come redattore del forum sulla riduzione del danno Bluelight evidenziatoL'intelligenza artificiale non potrà mai sostituire il valore della conoscenza e del supporto della comunità. Non può nemmeno comprendere appieno i contesti d'uso delle persone, né sostituire le esperienze dirette di accesso ai mercati della droga (come i segnali di adulterazione). I nuovi strumenti digitali sono meglio posizionati accanto all'assistenza e al supporto umano, non per sostituirli. Questo è particolarmente importante poiché alcuni strumenti di intelligenza artificiale hanno stato mostrato dare priorità alla massimizzazione del coinvolgimento ed eventualmente manipolare i sentimenti degli utenti anziché fornire informazioni imparziali e accurate.
Altre applicazioni dell’IA nella riduzione del danno
Dall'altra parte dell'Atlantico è stato sviluppato un altro strumento di intelligenza artificiale con risultati promettenti. Toxibot, gestito dall'Associazione Argentina per la Riduzione del Danno (ARDA), è stato creato da Pablo Ferreyra e Aníbal Sacco per fornire ai consumatori di droga informazioni rapide. Toxibot è un bot in lingua spagnola che funziona su WhatsApp: è essenzialmente un numero di telefono che fornisce consigli sulla riduzione del danno, informazioni sulle droghe e sulle loro interazioni, nonché l'accesso ai risultati dei controlli antidroga dell'ARDA. Nel suo primo anno, circa 30,000 persone hanno utilizzato Toxibot; l'utilizzo aumenta durante il fine settimana, in particolare in occasione di grandi feste o festival.
Attraverso diversi comandi, Toxibot funge anche da interfaccia con una versione di ChatGPT addestrata alla riduzione del danno, dove gli utenti possono porre domande a Toxibot a cui risponde l'IA, mentre altre risorse provengono da altre organizzazioni di lingua spagnola per la riduzione del danno (in particolare ARDA, Argenpills, Energy Control ed Echele Cabeza). Tuttavia, ARDA avverte che il suo modello di IA è ancora sperimentale, che non fornisce consulenza legale e che non ha il controllo delle sue risposte.
Ciò che distingue Toxibot è la sua integrazione nel panorama argentino dei party e dei controlli antidroga. Il bot dispone di comandi specifici utilizzati dalle organizzazioni che si occupano di controlli antidroga, in modo da poter inviare i risultati dei kit di test reagenti per le sostanze testate, in particolare le pillole. Raccoglie foto, peso, colore e posizione, nonché il risultato del test; queste informazioni sono accessibili a chiunque invii un messaggio a Toxibot o all'ARDA. registro dei risultati dei reagenti.
Ferreyra e Sacco ritengono che gli strumenti di intelligenza artificiale siano un valido strumento anonimo per supportare chi lavora in ambienti criminali, dove la fornitura pubblica di risorse per la riduzione del danno potrebbe revocare la licenza di un partito o portare all'arresto.
"Il bot non sostituisce; integra il lavoro di riduzione del danno. Le leggi argentine sulla droga sono tra le più regressive dell'America Latina", hanno affermato entrambi. "Quanto più possiamo fare per facilitare il lavoro dei sostenitori della riduzione del danno, per i promotori di feste, per garantire la sicurezza delle persone senza dover sfornare documenti o informazioni visibili, tanto meglio è".
