Francesco Botrè, directeur du laboratoire accrédité par l'AMA à Rome, l'a dit sans détour : « Si nous avons une nouvelle méthode... nous devons attendre son approbation par l'AMA. Pendant ce temps, ils dopent. Et s'ils trouvent un moyen de contourner cette méthode, eh bien, ils ne le publient pas, il n'y a pas de Journal de la science du dopage. » La science anti-dopage est ouverte par conception — examen par les pairs, approbation de l'AMA, méthodologie publiée — tandis que l'évasion est fermée par défaut. L'IA accélère les deux côtés de cet écart, mais un seul côté doit montrer ses calculs. Ce décalage structurel existait avant le machine learning ; l'IA le rend simplement plus rapide et moins coûteux à exploiter.