O recente lançamento de Drugbot, uma nova ferramenta de Inteligência Artificial (IA) da instituição de caridade britânica para tratamento de drogas Cranstoun, destacou como essas tecnologias emergentes podem beneficiar o mundo da redução de danos. Se usada corretamente e aliada ao conhecimento especializado e ao toque humano, a redução de danos por IA pode se tornar um ótimo gadget para adicionar à caixa de ferramentas da redução de danos.
Como o Drugbot funciona?
O Drugbot foi desenvolvido em um processo iterativo entre Cranstoun e SubstânciaTrabalhando juntos, eles criaram uma versão inicial de um Modelo de Linguagem Ampla (LLM) de IA com base em fontes de dados cuidadosamente selecionadas e selecionadas, garantindo que as informações sejam baseadas em evidências. A ferramenta de IA utiliza essas fontes para fornecer respostas personalizadas às perguntas dos usuários sobre medicamentos, suas interações e as leis britânicas que regem seu uso.
Antes de disponibilizá-lo ao público, a Cranstoun realizou testes extensivos dos resultados dos bots, divulgando sua versão inicial a especialistas em uso de drogas e redução de danos para validar e criticar seus resultados. Segundo a Cranstoun, o Drugbot foi testado com mais de 20,000 mensagens para validar as recomendações feitas sobre diferentes drogas, condições de uso e quaisquer preocupações dos usuários que possam surgir com o uso. No momento, o Drugbot funciona apenas em inglês e no Reino Unido.
Refinando a IA para redução de danos
Josh Torrance, consultor da Cranstoun que trabalhou no Drugbot, disse ao TalkingDrugs que o desenvolvimento de um modelo de IA para redução de danos precisou de ajustes detalhados para garantir uma resposta precisa. Fornecer informações sobre o uso mais seguro de medicamentos deixa pouca margem para erros.
Um fator fundamental para garantir a precisão das respostas do Drugbot foi obter suas recomendações apenas de um número limitado, porém confiável, de fontes. Atualmente, o banco de dados do Drugbot inclui recursos da Crew 2000, Drugs and Me, DrugScience, Drugwatch, Exchange Supplies, Psychonautwiki, Reagent Tests UK, UCC Today e Wikipédia.
“Os recursos online que ele utiliza são excelentes. São recursos de altíssima qualidade. São confiáveis. Abordam as coisas com uma abordagem reducionista de danos”, comentou Torrance.
Os bots de IA têm uma forte capacidade de fornecer resultados úteis: em um estudo, onde os médicos analisaram as respostas da IA a perguntas sobre o uso de drogas, os médicos julgaram que suas respostas eram de alta qualidade.
“O banco de dados Drugbot utiliza uma gama diversificada de fontes confiáveis, desde informações obtidas por crowdsourcing até insights escritos por especialistas na área”, comentou o Dr. Ivan Romano, fundador da Substancy. Ele explicou que o Drugbot funciona como uma “árvore de decisão de modelos de IA, cada um especializado em uma tarefa”. Quando um usuário faz uma pergunta, um modelo de IA analisa a pergunta, a envia para sua categoria de pergunta (por exemplo, compra de medicamentos, dosagem ou método de consumo), que então fornece uma resposta com base em seu banco de dados de fontes.
É crucial que os modelos de redução de danos da IA limitem os dados que extraem ao responder a perguntas para reduzir o potencial de desinformação relacionada a drogas. Pesquisadores têm realçado que informações derivadas de IA podem minimizar os danos do uso de certos medicamentos, amplificar a desinformação existente ou não identificar combinações perigosas. Para que as pessoas confiem na IA na redução de danos, ela precisa produzir respostas baseadas em evidências e sem julgamentos; isso requer modelos de treinamento com base em dados específicos.
Outros robôs de redução de danos seguem o mesmo caminho: idiota, criado pela Fundação Australiana de Álcool e Drogas (ADF) em maio de 2025, extrai suas informações apenas do site da ADF. Em entrevista a Dotahn Caspi, gerente digital da ADF, ele destacou que o dib foi exaustivamente testado por clínicos de medicamentos e pessoas com experiência de vida e vivência com o uso de drogas para refinar seu tom e precisão.
A IA substituirá os humanos que reduzem danos?
Dado o trabalho histórico de redução de danos na construção de comunidades e ajuda mútua, há alguns temores de que ferramentas de IA possam substituir a necessidade de interações humanas.
Entretanto, esse não é um resultado que Cranstoun deseja nem prevê.
“Sabemos que, para muitas pessoas, pode ser preciso muita confiança para vir e falar com alguém em um de nossos serviços de tratamento de drogas e álcool sobre seu uso de drogas e álcool”, disse Megan Jones, Diretora de Novos Negócios e Serviços em Cranstoun.
“O Drugbot está tentando quebrar algumas dessas barreiras e poderá sugerir que as pessoas também busquem ajuda pessoalmente.”
Torrance reforçou isso, destacando que certas consultas de usuários frequentemente acionavam respostas da IA que recomendavam o contato com um humano. Para este artigo, testei as dicas do Drugbot sobre drogas injetáveis, redução gradual do uso de heroína e apoio à saúde mental para o uso de drogas. Em todos os casos, a IA deu algumas dicas iniciais, além de recomendar a busca de apoio em determinadas organizações. Em situações de emergência (por exemplo, dificuldade para respirar), o Drugbot sugeriu o contato com os serviços de emergência.
Como disse Torrance, “este é um humilde LLM” que não deve ser visto como nada mais do que isso.
"Não consigo imaginar um futuro em que isso substitua qualquer tipo de reducionista de danos humanos. Não substitui a consulta a colegas com uma década de experiência."
Apesar de serem excelentes ferramentas para coletar e analisar parcialmente informações, as pessoas ainda precisam ter cautela com qualquer conselho dado. Como editor do fórum de redução de danos Bluelight realçadoA IA jamais poderá substituir o valor do conhecimento e do apoio da comunidade. Ela também não pode compreender plenamente os contextos de uso das pessoas, nem substituir as experiências em primeira mão de acesso aos mercados de drogas (como placas para adulterantes). Novas ferramentas digitais são mais bem colocadas ao lado do cuidado e do apoio humano – não para substituí-los. Isso é especialmente importante porque algumas ferramentas de IA têm foi mostrado para priorizar a maximização do engajamento e possivelmente manipular os sentimentos dos usuários em vez de fornecer informações imparciais e precisas.
Outras aplicações da IA na redução de danos
Do outro lado do Atlântico, outra ferramenta de IA foi desenvolvida com resultados promissores. Toxibot, administrado pela Associação Argentina de Redução de Danos (ARDA), foi criado por Pablo Ferreyra e Aníbal Sacco para capacitar consumidores de drogas com informações rápidas. O Toxibot é um bot em espanhol que funciona no WhatsApp: é essencialmente um número de telefone que fornece conselhos sobre redução de danos, informações e interações com drogas, bem como acesso aos resultados da verificação de drogas da ARDA. Em seu primeiro ano, cerca de 30,000 pessoas usaram o Toxibot; o uso atinge picos nos fins de semana, principalmente quando há grandes festas ou festivais.
Por meio de vários comandos, o Toxibot também atua como uma interface para uma versão do ChatGPT treinada em redução de danos, onde os usuários podem fazer perguntas ao Toxibot que são respondidas por IA. Outros recursos oferecidos são provenientes de outras organizações de redução de danos de língua espanhola renomadas (como ARDA, Argenpills, Energy Control e Echele Cabeza). No entanto, a ARDA alerta que seu modelo de IA ainda é experimental, que não oferece aconselhamento jurídico e que não controla suas respostas.
O destaque do Toxibot é sua integração ao cenário de festas e checagem de drogas na Argentina. O bot possui comandos específicos usados por organizações de checagem de drogas para que possam enviar resultados de kits de teste de reagentes de substâncias testadas – especialmente pílulas. Eles coletam fotos, peso, cor e localização, bem como o resultado do reagente; essas informações podem ser acessadas por qualquer pessoa que enviar uma mensagem para o Toxibot ou para a ARDA. registro de resultados de reagentes.
Ferreyra e Sacco acreditam que as ferramentas de IA são uma ótima ferramenta anônima para dar suporte àqueles que trabalham em ambientes criminalizados, onde o fornecimento público de recursos de redução de danos pode encerrar a licença de uma parte ou levar a prisões.
“O bot não substitui; ele complementa o trabalho de redução de danos. As leis de drogas argentinas estão entre as mais regressivas da América Latina”, disseram ambos. “Quanto mais pudermos fazer para facilitar o trabalho dos redutores de danos, para que os promotores de festas mantenham as pessoas seguras sem muitos documentos ou informações visíveis, melhor.”
