O Papel da Humanização e da Robustez dos Grandes Modelos de Linguagem na Inteligência Artificial Conversacional para Indivíduos com Depressão: Uma Análise Crítica · Artigo de referência

Título original: The Role of Humanization and Robustness of Large Language Models in Conversational Artificial Intelligence for Individuals With Depression: A Critical Analysis. Pode sustentar cautela ética sobre humani…

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 Role of Humanization and Robustness of Large Language Models in Conversational Artificial Intelligence for Individuals With Depression: A Critical Analysis.

O que este artigo pode sustentar: Pode sustentar cautela ética sobre humanização indevida, necessidade de robustez contextualizada e supervisão humana em suporte para depressão

O que este artigo não pode sustentar: Não pode sustentar eficácia terapêutica, aceitabilidade observada, segurança clínica ou desempenho real de um sistema, porque não traz dados primários

Alerta metodológico: Bom enquadramento para riscos de parecer empático e confiável demais em depressão, mas é análise conceitual sem teste em usuários