Mantendo uma IA Voltada para a Saúde Mental de Populações Vulneráveis: Reflexões sobre o Potencial de Injustiça Participativa. · Artigo de referência

Título original: Keeping an AI on the mental health of vulnerable populations: reflections on the potential for participatory injustice. Pode sustentar cautela sobre injustiça participatória, imposição cultural e necess…

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: Keeping an AI on the mental health of vulnerable populations: reflections on the potential for participatory injustice.

O que este artigo pode sustentar: Pode sustentar cautela sobre injustiça participatória, imposição cultural e necessidade de supervisão e design sensível às capacidades

O que este artigo não pode sustentar: Não pode sustentar desempenho de LLMs modernos, eficácia terapêutica ou risco observado em refugiados, porque é análise conceitual baseada em chatbot pré-LLM

Alerta metodológico: Mostra que ampliar acesso sem participação real do usuário pode gerar injustiça ética e epistêmica, mas o caso central é indireto e pré-LLM