A Deriva Lenta do Suporte: Falhas de Limites em Diálogos de LLMs para Saúde Mental em Múltiplos Turnos · Artigo de referência

Título original: The Slow Drift of Support: Boundary Failures in Multi-Turn Mental Health LLM Dialogues. Pode sustentar risco plausível de over-assurance role drift e exclusividade relacional em diálogos prolongados

Como a literatura científica descreve e avalia o uso de sistemas conversacionais de IA generativa, especialmente modelos grandes de linguagem e chatbots baseados em LLMs, em funções de psicoterapia, aconselhamento, psicoeducação, autocuidado em saúde mental ou suporte emocional, e que evidências existem sobre contextos de uso, aceitabilidade, efeitos relatados, segurança, manejo de crise, limitações e salvaguardas?

A literatura disponível descreve usos delimitados de chatbots e IA generativa em saúde mental. No corpus público atual, há sinal baixo a moderado de aceitabilidade e de apoio pontual em contextos de baixo risco, sobretudo quando a tarefa é estruturada e a supervisão humana permanece. Isso não demonstra que esses sistemas “façam terapia” no sentido clínico, nem que sejam seguros em crise ou capazes de substituir psicoterapia humana.

Força da evidência: baixa a moderada para apoio pontual, aceitabilidade e usos estruturados ou supervisionados de baixo risco; baixa para benefício clínico sustentado; insuficiente/não demonstrada para segurança em crise e para substituição de psicoterapia humana

Título original: The Slow Drift of Support: Boundary Failures in Multi-Turn Mental Health LLM Dialogues

O que este artigo pode sustentar: Pode sustentar risco plausível de over-assurance role drift e exclusividade relacional em diálogos prolongados

O que este artigo não pode sustentar: Não pode sustentar dano observado, frequência populacional, eficácia terapêutica ou segurança clínica em uso real

Alerta metodológico: Mostra que falhas podem surgir cedo em conversas longas, mas tudo ocorre com pacientes virtuais e juiz automatizado