Штучний інтелект у боротьбі з допінгом: між проривом та етичною та правовою дилемою

Тахміна Тагі-зада, Руфат Ефендієв
Анотація

Впровадження штучного інтелекту (ШІ) в процедури допінг-контролю змінює процес прийняття рішень і вимагає перевірки валідності, відтворюваності та недискримінаційного характеру моделей. Мета дослідження полягала у всебічному вивченні можливостей та обмежень ШІ в антидопінговій діяльності, з акцентом на виявленні етичних дилем та оцінці ефективності нових технологічних рішень у міжнародній та національній практиці. У дослідженні використовуються якісний контент-аналіз, порівняльно-правовий аналіз та критична оцінка нормативно-правових та етичних рамок для аналізу правових обмежень, інтеграції технологій ШІ в антидопінгову політику Азербайджану та міжнародну практику. Отримані результати підкреслили важливість ключових положень Стратегії розвитку ШІ на 2025-2028 роки, які створюють регуляторну та етичну базу для застосування технологій в антидопінговому контролі Азербайджану, а також вимог Конвенції Ради Європи, які забезпечують захист прав людини, прозорість, підзвітність та запобігання дискримінації у використанні ШІ в спорті. Результати також показали існуючі етичні та правові ризики, такі як обмежена пояснюваність моделей ШІ, відсутність процедурних гарантій оскарження автоматизованих рішень та можливість посилення алгоритмічної упередженості через нерівномірність навчальних даних. Ці ризики можуть поставити під загрозу легітимність антидопінгового контролю на основі ШІ та ефективний захист прав спортсменів. Однак аналіз виявив значні ризики алгоритмічної упередженості, недостатньої прозорості та пояснюваності інтелектуальних систем, загрози для приватного життя та прав спортсменів, а також соціально-економічної нерівності в доступі до технологій

Ключові слова

стратегії розвитку технологій; алгоритми машинного навчання; захист персональних даних; нормативно-правові рамки; ризики застосування технологій

ЦИТУВАТИ
Taghi-zada, T., & Efendiyev, R. (2026). Artificial intelligence in the fight against doping: Between breakthrough and ethical and legal dilemma. Law. Human. Environment, 17(1), 174-189. https://doi.org/10.31548/law/1.2026.174
Використані джерела
  1. Anti-Doping Convention of the Council of Europe. (1989, November). Retrieved from https://rm.coe.int/168007b0e0.
  2. Azerbaijan National Anti-Doping Agency (AMADA). (2025). Retrieved from https://www.amada.az/en/.
  3. Barlybayev, A., & Turginbayeva, A. (2025). Development and implementation of an advanced fuzzy expert system for the assessment of information security risks. Journal of Computational and Cognitive Engineering, 4(4), 570-580. doi: 10.47852/bonviewJCCE52024683.
  4. Bingham, K., Lazuras, L., Barkoukis, V., Elbe, A.-M., Moustakas, L., & Ntoumanis, N. (2025). Transforming anti-doping education with web-based interactive programs and applications: A scoping review. Emerging Trends in Drugs Addictions and Health, 5, article number 100175. doi: 10.1016/j.etdah.2025.100175.
  5. Chen, D., Jiang, J., Hayes, N., Su, Z., & Wei, G.-W. (2025). Artificial intelligence approaches for anti-addiction drug discovery. Digital Discovery, 4(6), 1404-1416. doi: 10.1039/D5DD00032G.
  6. Council of Europe Framework Convention on Artificial Intelligence and Human Rights, Democracy and the Rule of Law. (2024, September). Retrieved from https://rm.coe.int/1680afae3c.
  7. Dhou, K., & Orudzheva, L. (2025). Data integrity and AI ethics. In X. Zhou & H. Al-Samarraie (Eds.), Institutional guide to using AI for research (pp. 185-204). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-94809-1_9.
  8. Divya, R., Karunanithi, K., Ramesh, S., & Raja, S.P. (2024). A hybrid multilayerperceptron-extremegradientboost approach for precise state of charge and state of health assessment. Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy, 8, article number 100591. doi: 10.1016/j.prime.2024.100591.
  9. Dudnic, E., & Dudnic, N. (2025). Anti-doping control in sport. In Conference: The international scientific congress “Sports. Olimpysm. Health” (pp. 50-51). Chisinau: State University of Physical Education and Sport. doi: 10.52449/soh23.17.
  10. Eom, J.-H. (2023). Brain doping in sports and human rights: Brain doping from the perspective of anti-corruption. Korea Anti-Corruption Law Association, 6(2), 153-181. doi: 10.36433/kacla.2023.6.2.153.
  11. European Data Protection Board (EDPB). (2024). EDPB opinion on AI models: GDPR principles support responsible AI. Retrieved from https://www.edpb.europa.eu/news/news/2024/edpb-opinion-ai-models-gdpr-principles-support-responsible-ai_en.
  12. Figus, A. (2024). Sport and artificial intelligence: What policies and perspectives? Geopolitical Social Security and Freedom Journal, 7(1), 65-74. doi: 10.2478/gssfj-2024-0005.
  13. General Data Protection Regulation. (2016, May). Retrieved from https://gdpr-info.eu/.
  14. Gopu, S. (2024). Fair play: Understanding doping prevention and detection in sports. ShodhKosh: Journal of Visual and Performing Arts, 5(6), 219-223. doi: 10.29121/shodhkosh.v5.i6.2024.3853.
  15. Ibrahimova, S., & Bagirzade, M. (2024). Digital economy and artificial intelligence. The Caucasus-Economic & Social Analysis Journal of Southern Caucasus, 58(1), 102-112. doi: 10.36962/CESAJSC5801024-102.
  16. International Convention against Doping in Sport. (2010, September). Retreived from: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000188405.
  17. Jalilova, F. (2025). Who is the person of the artificial intelligence era? In Conference: International scientific-theoretical conference “Artificial intelligence in the modern art space: Problems and perspectives” (pp. 388-394). Baku: Azerbaijan State University of Culture and Arts. doi: 10.25045/ASUCAAI.2025.68.
  18. Krutsevich, T., Pengelova, N., & Trachuk, S. (2019). Model-target characteristics of physical fitness in the system of programming sports and recreational activities with adolescents. Journal of Physical Education and Sport, 19, 242-248. doi: 10.7752/jpes.2019.s1036.
  19. Kusan, M., & Arin, A. (2025). Ethical and security issues: The impact of artificial intelligence in sports management. Acta Science and Intellectus, 10(2), 78-88.
  20. Lauritzen, F., & Holden, G. (2022). Intelligence‐based doping control planning improves testing effectiveness – perspectives from a National Anti‐Doping Organisation. Drug Testing and Analysis, 15(5), 506-515. doi: 10.1002/dta.3435.
  21. Law of the Republic of Azerbaijan No. 447-VQ “On Strengthening the Fight Against the Use of Doping Substances and Methods in Sport”. (2016, November). Retrieved from https://e-qanun.az/framework/34359.
  22. Liu, H. (2026). Artificial intelligence sports injury warning system based on biomechanics in college sports. International Journal of High Speed Electronics and Systems, 35(02), article number 2550009. doi: 10.1142/S0129156425500090.
  23. Mahajan, P. (2025). The soul of the AI: Governance, ethics, and the future of human-AI integration. Shirpur: R.C. Patel Institute of Technology. doi: 10.5281/zenodo.15789678.
  24. Millington, B., Naraine, M., Wanless, L., Safai, P., & Manley, A. (2025). Sport and the promise of artificial intelligence: Human and machine futures. Sociology of Sport Journal, 42(4), 341-350. doi: 10.1123/ssj.2024-0150.
  25. Ningthoujam, R. (2025). Anti-doping rules violations in modern Olympic games. The Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 65(7), 974-980. doi: 10.23736/S0022-4707.25.16691-7.
  26. Ooi, J.J., Choo, Y.H., Yunus, A.P., Lim, W.H., & Khoo, S.Y. (2025). Review on advancements in artificial intelligence and its applications in sports. International Journal on Robotics Automation and Sciences, 7(1), 58-63. doi: 10.33093/ijoras.2025.7.1.7.
  27. Order of the President of the Republic of Azerbaijan No. 530 “On the approval of the “Artificial Intelligence Strategy of the Republic of Azerbaijan for 2025-2028”. (2025, March). Retrieved from https://e-qanun.az/framework/59218.
  28. Owen, R., Owen, J.A., & Evans, S. (2024). Artificial intelligence for sport injury prediction. In C. Dindorf, E. Bartaguiz, F. Gassmann & M. Fröhlich (Eds.), Artificial intelligence in sports, movement, and health (pp. 69-79). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-67256-9_5.
  29. Petersen, T.S., Holmen, S.J., & Ryberg, J. (2025). AI, doping and ethics: On why increasing the effectiveness of detecting doping fraud in sport may be morally wrong. BMJ Journals, National Library of Medicine, 51(2), 102-106. doi: 10.1136/jme-2023-109721.
  30. Piatkowski, T., Gibbs, N., Turnock, L., & Duff, C. (2024). The IPEDs assemblage: Tracing the entanglements of biomedicine, technology, enhancement and anti-doping policies in sport and society. Health, 30(1), 3-21. doi: 10.1177/13634593241306569.
  31. Rahman, M.R., & Maass, W. (2024). Generative artificial intelligence in anti-doping analysis in sports. In C. Dindorf, E. Bartaguiz, F. Gassmann & M. Fröhlich (Eds.), Artificial intelligence in sports, movement, and health (pp. 81-93). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-67256-9_6.
  32. Ratten, V. (2024). Sport artificial intelligence. In Sport entrepreneurial ecosystems: Technology innovation perspectives (pp. 79-91). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-97-8923-8_8.
  33. Robertson, S. (2025). Human and artificial intelligence integration for decision-making in sports performance. In D. Memmert (Ed.), Artificial intelligence and machine learning in sports science (pp. 79-90). Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-662-70155-3_6.
  34. Ryoo, H., Cho, S., Oh, T., Kim, Y., & Suh, S.-H. (2024). Identification of doping suspicions through artificial intelligence-powered analysis on athlete’s performance passport in female weightlifting. Frontiers in Physiology, 15, article number 1344340. doi: 10.3389/fphys.2024.1344340.
  35. Shankar, K. (2024). Overcome anti-doping analysis hurdles with latest advanced technologies. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/379154069.
  36. Smailov, N., Zilgarayeva, A., Pavlov, S., Turusbekova, B., & Sabibolda, A. (2025). Optimization of non-invasive glucose monitoring accuracy using an optical sensor. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 15(4), 65-70. doi: 10.35784/iapgos.7696.
  37. Westerbeek, H. (2025). Algorithmic fandom: How generative AI is reshaping sports marketing, fan engagement, and the integrity of sport. Frontiers in Sports and Active Living Sports Management, Marketing, and Economics, 7, article number 1597444. doi: 10.3389/fspor.2025.1597444.
  38. Wojdala, G., Trybulski, R., Bichowska, M., & Krzysztofik, M. (2022). A Comparison of electromyographic inter-limb asymmetry during a standard versus a sling shot assisted bench press exercise. Journal of Human Kinetics, 83(1), 223-234. doi: 10.2478/hukin-2022-0084.
  39. World Anti-Doping Agency (WADA). (2021a). World anti-doping code. Montreal: WADA.
  40. World Anti-Doping Agency (WADA). (2021b). Code Implementation Support Programme (CISP). Retrieved from https://www.wada-ama.org/en/code-implementation-support-program.
  41. World Anti-Doping Agency (WADA). (2021c). International standard for the protection of privacy and personal information (ISPPPI). Montreal: WADA.
  42. World Anti-Doping Agency (WADA). (2026). Scientific research. Retrieved from https://www.wada-ama.org/en/data-research/scientific-research.
  43. Zhang, Y., Bellamy, R.K.E., & Varshney, K.R. (2020). Joint optimization of AI fairness and utility: A human-centered approach. In Proceedings of the AAAI/ACM conference on AI, ethics, and society (pp. 400-406). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3375627.3375862.
  44. Zuo, W., Arede, J., Shang, X., & Leite, N. (2024). Application of artificial intelligence in team sports talent identification: A systematic literature review. In Conference: 2024 international conference on sports technology and performance analysis (pp. 429-433). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3723936.3724003.