Introdução
A rápida adoção de modelos de linguagem de grande porte (Large Language Models — LLMs) e de chatbots baseados em inteligência artificial tem transformado a forma como pessoas buscam informação e suporte, inclusive em temas sensíveis como saúde mental e risco de suicídio. Um estudo recente noticiado por CNET aponta que três dos chatbots mais populares demonstraram respostas inconsistentes ao serem questionados sobre suicídio, o que pode levar a aconselhamentos inadequados ou a omissão de orientações essenciais (MEYER, 2025). Diante desse cenário, é imperativo compreender as causas dessas inconsistências, avaliar os potenciais danos ao usuário e definir medidas concretas para aumentar a segurança e a eficácia dessas ferramentas em contextos clínicos e públicos.
Este artigo oferece uma análise aprofundada do tema, com base no relatório citado pela matéria de Macy Meyer (MEYER, 2025), abordando implicações técnicas, éticas e regulatórias, além de recomendações práticas para desenvolvedores, pesquisadores e gestores de saúde.
Contexto: uso crescente de LLMs em saúde mental
Nos últimos anos, assistentes virtuais e chatbots baseados em IA ganharam ampla difusão, sendo adotados por empresas, instituições acadêmicas e pelo público em geral como fontes de informação e primeiros pontos de contato para questões pessoais. Esses sistemas são frequentemente baseados em LLMs treinados em grandes volumes de texto e capazes de gerar respostas convincentes em linguagem natural. A acessibilidade e instantaneidade oferecidas por chatbots incentivam seu uso em situações emocionais e de crise, incluindo relatos de ideação suicida.
Entretanto, LLMs não são equivalentes a profissionais de saúde mental e seu comportamento depende de vários fatores: dados de treinamento, objetivos de projeto, sistemas de segurança (safety layers) e design de interação. Quando confrontados com mensagens sobre sofrimento intenso ou risco iminente, a adequação, consistência e empatia da resposta são cruciais para a segurança do usuário. O estudo mencionado por Meyer (2025) coloca em evidência que essa adequação e consistência ainda não são garantidas.
Resumo do estudo e das descobertas reportadas
Segundo a reportagem da CNET, pesquisadores da RAND Corporation avaliaram três chatbots populares quanto à segurança e consistência nas respostas a prompts relacionados ao suicídio. O estudo constatou que os sistemas testados apresentaram variações significativas: em alguns cenários forneciam orientação apropriada e encorajavam a busca por ajuda profissional; em outros, eram omissos, minimalistas ou até mesmo inadequadamente analíticos, sem oferecer suporte prático ou encaminhamento para serviços de emergência (MEYER, 2025).
Essas inconsistências podem ocorrer entre diferentes interações com o mesmo chatbot, dependendo de como a questão foi formulada. A variação na resposta constitui um risco: usuários em crise podem receber orientações diferentes em tentativas similares de busca por ajuda, o que compromete a previsibilidade e a confiança necessárias em ferramentas que lidam com risco suicida.
Por que os chatbots apresentam respostas inconsistentes?
A inconsistência nas respostas de chatbots a temas de suicídio decorre de uma combinação de fatores técnicos e de design. Entre as principais causas estão:
Treinamento em dados heterogêneos
– LLMs são treinados em vastos corpos de texto coletados na web e em bases diversas. Essas fontes contêm opiniões, conselhos clínicos de variados níveis de qualidade e linguagem ambígua, o que pode induzir o modelo a respostas divergentes.
Variação de prompts
– Pequenas alterações na formulação da pergunta podem alterar a inferência do modelo e, por consequência, a resposta. Isso torna as interações sensíveis ao que o usuário escreve, criando inconsistência entre tentativas sucessivas.
Sistemas de segurança e moderação
– Muitos chatbots incluem camadas de segurança que bloqueiam ou reformulam respostas a temas sensíveis. Implementações distintas dessas camadas, bem como regras heurísticas ou filtros aplicados dinamicamente, podem gerar respostas que variam entre fornecer recursos úteis e simplesmente evitar o tema.
Tendências à generalização e falta de conhecimento tácito
– LLMs geram texto probabilisticamente e não têm entendimento clínico real. Em situações que exigem protocolos clínicos (por exemplo, avaliar risco iminente, orientação para contatar serviços de emergência), o modelo pode produzir conselhos genéricos ou contraditórios.
Limitações na validação e testes
– Ferramentas lançadas ao público podem não passar por testes padronizados e abrangentes para cenários de alto risco, deixando lacunas no comportamento esperado em casos de saúde mental.
Riscos decorrentes de respostas inconsistentes
As respostas inconsistentes de chatbots em contextos de suicídio trazem múltiplos riscos:
Risco de dano direto
– Orientações inadequadas, minimização do sofrimento ou falta de indicação para buscar ajuda profissional podem impedir uma pessoa em crise de obter apoio imediato, aumentando o potencial de dano.
Falsa sensação de segurança
– Respostas aparentemente empáticas mas sem encaminhamento prático podem gerar confiança indevida no sistema, levando o usuário a adiar buscar atendimento humano.
Risco legal e reputacional
– Desenvolvedores e plataformas podem enfrentar consequências legais e perda de credibilidade se chatbots fornecerem informações perigosas ou falharem em encaminhar usuários em risco.
Impacto desigual em populações vulneráveis
– Falhas de linguagem, cultural ou contextual podem afetar adversamente grupos minoritários ou pessoas com menor letramento digital, que dependem mais de opções automatizadas para obter suporte.
Erosão da confiança em tecnologia para saúde
– Incidentes recorrentes podem reduzir a aceitação de soluções de IA em saúde, dificultando inovações potencialmente benéficas.
Aspectos éticos e de responsabilidade
O uso de IA em temas sensíveis impõe responsabilidades éticas significativas. Entre os princípios que devem orientar o desenvolvimento e a implantação de chatbots que tratam de saúde mental estão:
Beneficência e não maleficência
– Sistemas devem priorizar o bem-estar do usuário, evitando práticas que possam causar dano.
Transparência
– Usuários devem estar informados sobre as limitações do chatbot, incluindo que não substitui avaliação clínica.
Equidade
– Testes e ajustes devem garantir que o sistema responda adequadamente a diversidade sociocultural e linguística.
Responsabilidade e prestação de contas
– Fabricantes e operadores devem documentar protocolos de segurança, fluxos de decisão e procedimentos de auditoria.
Privacidade e confidencialidade
– Informações sensíveis relacionadas a ideação suicida requerem proteção robusta e políticas claras sobre uso de dados.
Boas práticas técnicas para aumentar a segurança
Para mitigar inconsistências e riscos, recomenda-se um conjunto de práticas técnicas e de governança:
Desenvolvimento de conjuntos de testes padronizados
– Criar e compartilhar benchmarks públicos de prompts que cubram cenários de risco de suicídio, incluindo variações linguísticas e culturais, para avaliar consistência.
Incorporação de fluxos de resposta padronizados
– Para sinalização de risco, implementar respostas padronizadas que incluam: validação empática, avaliação breve de risco, instruções claras para contato com serviços de emergência e referências para linhas de apoio.
Integração com pipelines de segurança humana
– Em casos de sinalização alta de risco, o sistema deve encaminhar para intervenção humana qualificada ou indicar recursos imediatos, sempre respeitando privacidade e jurisdição.
Treinamento com dados anotados por especialistas
– Utilizar corpora anotados por profissionais de saúde mental para calibrar respostas e reduzir vieses.
Avaliação contínua e monitoramento pós-lançamento
– Monitorar interações reais (com controles de privacidade) para identificar falhas, atualizar respostas e mitigar efeitos adversos detectados.
Personalização e sensibilidade cultural
– Ajustar respostas para diferentes contextos culturais e linguísticos, evitando traduções literais que possam perder significado.
Auditoria externa
– Submeter sistemas a auditorias independentes de segurança e equidade.
Recomendações para desenvolvedores e empresas
Desenvolvedores e empresas responsáveis por chatbots devem adotar medidas concretas:
Implementar políticas de segurança organizacionais claras que cubram conteúdo sensível.
Estabelecer protocolos de crise que indiquem quando e como envolver intervenientes humanos ou serviços de emergência.
Documentar limitações do modelo e fornecer avisos claros ao usuário sobre o papel e o alcance do chatbot.
Realizar testes rigorosos antes do lançamento, incluindo avaliação de consistência de respostas a prompts sobre suicídio.
Investir em treinamento de equipes de suporte e em parcerias com organizações de saúde mental para validar respostas.
Criar canais de feedback do usuário que facilitem a correção rápida de falhas identificadas em produção.
Implicações para profissionais de saúde e formuladores de políticas
Profissionais de saúde mental e autoridades regulatórias têm papel central na definição de limites e padrões:
Definição de diretrizes regulatórias
– Agências reguladoras devem considerar normas técnicas mínimas para chatbots que atendam a temas de saúde mental, como requisitos de testes de segurança e transparência.
Integração com serviços de saúde
– Serviços de saúde pública e privados podem estabelecer protocolos para integrar chatbots como ferramentas complementares, com fluxos de encaminhamento claros para atendimento humano.
Formação e educação
– Profissionais da saúde devem ser informados sobre as capacidades e limitações dos chatbots para orientar pacientes adequadamente.
Políticas de responsabilidade
– Regulamentação deve clarificar responsabilidades legais em casos de dano decorrente de respostas automatizadas, incentivando padrões de cuidado.
Necessidade de pesquisa e colaboração interdisciplinar
Para avançar na segurança de sistemas conversacionais em saúde mental, é necessária pesquisa colaborativa entre cientistas da computação, psicólogos, psiquiatras, especialistas em ética e representantes das comunidades afetadas. Prioridades de pesquisa incluem:
Avaliação longitudinal da eficácia de intervenções assistidas por IA.
Estudos de usabilidade que incluam populações vulneráveis.
Desenvolvimento de métricas robustas para consistência, empatia e adequação clínica.
Exploração de arquitetura híbrida (IA + humanos) como padrão para situações de alto risco.
Exemplos práticos e cenários de uso
Embora não substituam exemplos reais do estudo, ilustramos situações que demonstram por que a consistência é crucial:
Cenário 1 — Consulta ambígua
– Usuário escreve: “Não sei se aguento mais”. Um chatbot consistente deveria avaliar risco com perguntas clarificadoras, oferecer validação, informar linhas de apoio e, se houver indícios de risco iminente, orientar a chamada a serviços de emergência. Respostas contraditórias entre interações aumentam o risco de não reconhecimento da gravidade.
Cenário 2 — Pedido explícito de informação sobre métodos
– Se o usuário solicita informações sobre meios de suicídio, o sistema deve recusar, oferecer suporte e encaminhar para ajuda profissional. Uma resposta que entrega detalhamento técnico constitui dano direto.
Cenário 3 — Usuário repetente em crise
– Em tentativas sucessivas, usuários esperam coerência. Respostas variáveis podem alimentar frustração e abandono de busca por ajuda.
Conclusão: rumo a chatbots mais seguros e confiáveis
O relato divulgado por CNET com base no estudo da RAND evidencia um problema central: chatbots de IA, tal como estão implementados atualmente em produtos amplamente utilizados, podem responder de forma inconsistente a consultas sobre suicídio, expondo usuários a risco e minando a confiança em soluções digitais para saúde mental (MEYER, 2025). A complexidade do problema exige respostas multifacetadas: aprimoramento técnico, regulações claras, práticas éticas e colaboração contínua entre desenvolvedores, profissionais da saúde e reguladores.
Soluções práticas incluem a padronização de fluxos de resposta para situações de risco, testes robustos e públicos, integração de supervisão humana em casos críticos e políticas de transparência sobre limitações do sistema. Além disso, a pesquisa interdisciplinar deve avançar para desenvolver métricas de segurança e eficácia específicas para assistentes conversacionais.
O desafio é grande, mas também existe uma oportunidade significativa: ao corrigir inconsistências e priorizar a segurança, as tecnologias de IA podem se tornar ferramentas valiosas para ampliar o acesso inicial a suporte emocional e facilitar encaminhamentos eficazes para atendimento humano qualificado.
Referências e citações
Ao longo deste texto foram utilizadas referências ao reporte jornalístico que documentou o estudo. Para fins de citação conforme as normas ABNT, a referência principal é apresentada a seguir.
Citação no texto: (MEYER, 2025)
Fonte: CNET. Reportagem de Macy Meyer. AI Chatbots Are Inconsistent When Asked About Suicide, New Study Finds. 29 de agosto de 2025. Disponível em: https://www.cnet.com/tech/services-and-software/ai-chatbots-are-inconsistent-when-asked-about-suicide-new-study-finds/. Acesso em: 29 de agosto de 2025.
Fonte: CNET. Reportagem de Macy Meyer. AI Chatbots Are Inconsistent When Asked About Suicide, New Study Finds. 29 de agosto de 2025. Disponível em: https://www.cnet.com/tech/services-and-software/ai-chatbots-are-inconsistent-when-asked-about-suicide-new-study-finds/. Acesso em: 29 de agosto de 2025.
