投稿者: 英国の薬物治療慈善団体Cranstounが最近発表した新しい人工知能（AI）ツール「Drugbot」は、これらの新興技術がハームリダクションの世界にどのような恩恵をもたらすかを浮き彫りにしました。適切に活用され、専門家の知識と人間的な配慮が加われば、AIハームリダクションはハームリダクションのツールボックスに加える素晴らしいガジェットとなる可能性があります。
Drugbot はどのように機能しますか?
Drugbotは、 CranstounとSubstancyによる反復的なプロセスを経て開発されました。両社は協力して、厳選されたデータソースに基づくAI大規模言語モデル（LLM）の初期バージョンを作成し、情報が証拠に基づいていることを保証しました。このAIツールはこれらのソースから情報を取得し、薬物、薬物の相互作用、そして薬物の使用を規制する英国の法律に関するユーザーの質問に、個別にカスタマイズされた回答を提供します。
クランストン氏は、一般公開に先立ち、ボットの出力について広範なテストを実施し、初期バージョンを薬物使用およびハームリダクションの専門家に配布して、その出力の妥当性確認と批判を行いました。クランストン氏によると、Drugbotは2万件以上のメッセージでテストされ、様々な薬物、薬物使用状況、そして使用によって生じる可能性のあるユーザーの懸念事項に関する推奨事項の妥当性を検証しました。現在、Drugbotは英語と英国でのみ利用可能です。
危害軽減のためのAIの改良
Drugbotの開発に携わったクランストンのコンサルタント、ジョシュ・トーランス氏は、TalkingDrugsに対し、このような危害軽減AIモデルの開発には、正確な反応を保証するために徹底的な微調整が必要だったと語った。より安全な薬物使用に関する情報の提供には、誤りがほとんど許されないのだ。
Drugbotの回答の正確性を確保するための重要な要素は、限られた数の信頼できる情報源からのみアドバイスを得ることでした。現在、Drugbotのデータベースには、Crew 2000、Drugs and Me、DrugScience、Drugwatch、Exchange Supplies、Psychonautwiki、Reagent Tests UK、UCC Today、そしてWikipediaからのリソースが含まれています。
「このキャンペーンが参考にしているオンラインリソースは素晴らしいです。非常に質の高いリソースで、信頼性も高いです。そして、害悪軽減主義的なアプローチで物事に取り組んでいます」とトーランス氏はコメントした。
AI ボットは有用な結果を提供する能力が非常に高い。ある研究では、薬物使用に関する質問に対する AI の応答を臨床医が分析したところ、臨床医はその応答が高品質であると判断した。
「Drugbotのデータベースは、クラウドソーシングの情報から各分野の専門家が書いた洞察まで、多岐にわたる信頼できる情報源を活用しています」と、Substancyの創設者であるイヴァン・ロマーノ博士は述べています。ロマーノ博士は、Drugbotは「それぞれが特定のタスクに特化したAIモデルの決定木」のように機能すると説明しました。ユーザーが何かを質問すると、1つのAIモデルが質問を分析し、対応する質問カテゴリー（例えば、薬の購入、服用量、服用方法など）に送信します。そして、そのカテゴリーがデータベースの情報源に基づいて回答を提供します。
AIによる危害軽減モデルは、質問に答える際に利用するデータを制限することが極めて重要です。これは、薬物関連の誤情報の可能性を減らすためです。研究者たちは、 AIが生成した情報が、特定の薬物の使用による危害を軽視したり、既存の誤情報を増幅させたり、危険な組み合わせを特定しなかったりする可能性があることを指摘しています。人々がAIを危害軽減において信頼するには、AIが証拠に基づき、判断にとらわれない回答を生成する必要があります。そのためには、特定のデータを用いてモデルを学習させる必要があります。
他のハームリダクションボットも同様の道を辿っています。オーストラリアアルコール・薬物財団（ADF ）が2025年5月に開発したdibは、ADFのウェブサイトからのみ情報を取得します。ADFのデジタルマネージャーであるDotahn Caspi氏によると、dibは薬物臨床医や薬物使用の実体験を持つ人々によって徹底的にテストされ、その語調と正確性を高めてきたとのことです。
AIは危害軽減を行う人間に取って代わるでしょうか?
コミュニティの構築と相互扶助における危害軽減の歴史的取り組みを考慮すると、AI ツールが人間のやりとりの必要性に取って代わるようになるのではないかと懸念する声もある。
しかし、これはクランストンが望んでいる結果でも予見している結果でもない。
「多くの人にとって、薬物やアルコールの使用について、私たちの薬物・アルコールサービス担当者に相談しに行くのは、かなりの自信が必要だと私たちは理解しています」と、クランストンの新規事業・サービス担当ディレクター、ミーガン・ジョーンズ氏は述べた。
「ドラッグボットはそうした障壁の一部を打ち破ろうとしており、人々が直接対面で助けを求めることも提案できるようになるでしょう。」
トーランス氏もこれを裏付け、特定のユーザークエリに対してAIが人間との連絡を推奨する回答を頻繁に引き出すことを強調しました。この記事では、薬物注射、ヘロインの減量、薬物使用に関するメンタルヘルスサポートに関するDrugbotのアドバイスをテストしました。いずれの場合も、AIは初期アドバイスを提供しつつ、特定の組織への支援を求めることを推奨しました。緊急事態（呼吸困難など）の場合、Drugbotは救急サービスへの連絡を提案しました。
トーランス氏が言うように、「これは質素な法学修士課程です」が、それ以上のものとして見るべきではありません。
「これが、人体への危害軽減主義者のいかなる立場にも取って代わる未来など、私には到底想像できません。10年の経験を持つ同僚に意見を求めることの代わりではないのです。」
情報収集と部分的な分析において優れたツールではあるものの、提供されるアドバイスには注意が必要です。ハームリダクションフォーラム「Bluelight」の編集者が指摘したように、AIはコミュニティの知識とサポートの価値に取って代わることは決してできません。また、人々の使用状況を完全に理解することも、薬物市場へのアクセスに関する直接的な経験（例えば、不純物の兆候など）に取って代わることもできません。新しいデジタルツールは、人間のケアとサポートと並行して活用するのが最善であり、それらを置き換えるものではありません。一部のAIツールは、偏りのない正確な情報を提供するよりも、エンゲージメントの最大化を優先し、ユーザーの感情を操作する可能性があることが示されているため、これは特に重要です。
危害軽減におけるAIのその他の応用
大西洋の向こう側では、有望な成果を上げているAIツールが開発されました。アルゼンチン危害軽減協会（ARDA ）が運営するToxibotは、パブロ・フェレイラ氏とアニバル・サッコ氏によって開発され、薬物使用者に迅速な情報提供を可能にしました。ToxibotはWhatsAppで動作するスペイン語対応のボットで、基本的には電話番号で、危害軽減に関するアドバイス、薬物に関する情報ややり取り、そしてARDAの薬物検査結果へのアクセスを提供します。初年度には約3万人がToxibotを利用し、特に大規模なパーティーやフェスティバルが開催されている週末には利用が急増します。
Toxibotは、いくつかのコマンドを通じて、ハームリダクションを訓練したChatGPTバージョンへのインターフェースとしても機能します。ユーザーはToxibotに質問することができ、AIが回答します。また、Toxibotが提供するその他のリソースは、スペイン語圏の評判の高いハームリダクション団体（ARDA、Argenpills、Energy Control、Echele Cabezaなど）から提供されています。ただし、ARDAは、このAIモデルはまだ実験段階であり、法的助言は提供しておらず、回答を制御できないことを警告しています。
Toxibotが際立っているのは、アルゼンチンのパーティーや薬物検査の現場に統合されている点です。このボットは、薬物検査機関が使用する特定のコマンドを備えており、検査対象物質（特に錠剤）の試薬検査キットの結果を送信できます。検査機関は、検査対象者の写真、体重、色、場所、そして試薬の結果を収集します。この情報は、ToxibotまたはARDAの試薬結果登録簿にメッセージを送信した人なら誰でもアクセスできます。
フェレイラ氏とサッコ氏は、危害軽減リソースを公に提供すると当事者の免許が取り消されたり、逮捕につながったりする可能性がある犯罪環境で働く人々を支援するための、AI ツールが優れた匿名ツールであると考えています。
「ボットはハームリダクションの活動を置き換えるのではなく、補完するものです。アルゼンチンの麻薬法はラテンアメリカの中でも最も時代遅れの法律の一つです」と両氏は述べた。「ハームリダクション活動を容易にし、パーティー主催者が大量の書類や情報を目に見える形で公開することなく人々の安全を確保できるよう、私たちができることが多ければ多いほど、より良い結果が得られます。」
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