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“Nem de longe louco.” Foi o que o ChatGPT respondeu a Allan Brooks, um canadense de Ontário, quando ele perguntou se estava delirando. Ele perguntou mais de cinquenta vezes . Em 21 dias e cerca de 300 horas de conversa, o bot o convenceu de que ele havia descoberto um novo tipo de matemática e de que o destino do mundo dependia do seu próximo passo. O que finalmente o tirou do transe foi outro chatbot: o Gemini, do Google, disse que a história toda era convincente, mas falsa.
Histórias como a dele nos deram a expressão “psicose de IA”. Por muito tempo ninguém tentou contar com que frequência isso aparece de fato numa clínica. Em 7 de outubro de 2026, psiquiatras do Vanderbilt University Medical Center, no Tennessee, publicaram na JAMA Psychiatry a primeira estimativa desse tipo , feita a partir de prontuários hospitalares. O quadro é menor do que as manchetes sugerem, e mais estranho. A história de Brooks juntava duas coisas: um bot que parecia levar um homem saudável ao delírio e que passou semanas escrevendo esse delírio junto com ele. A primeira apareceu nos prontuários três vezes; a segunda, nenhuma. E os pacientes cujo delírio absorveu a IA sem qualquer chatbot envolvido empataram com os casos de “psicose de IA”: 28 de cada.
Vinte e oito em mais de duzentos mil
Os pesquisadores vasculharam as anotações dos médicos sobre 215.712 pacientes atendidos pelos serviços de saúde mental do centro de dezembro de 2022 a abril de 2026. Menções à IA apareceram para 73 pessoas com transtorno psicótico, uma doença em que a pessoa perde o contato com a realidade: ouve vozes, acredita em coisas que não existem. Esses 73 foram separados em três grupos. Dezessete, no fim das contas, apenas pediam receitas e outras trivialidades do dia a dia aos bots. Em vinte e oito, as anotações indicavam que conversar com um bot havia piorado os sintomas: é isso que os autores chamam de “psicose de IA”. Nos outros vinte e oito, a IA tinha entrado no delírio mesmo sem que os registros mostrassem qualquer conversa com um bot.
Vinte e oito pessoas entre todos os pacientes do centro dão 0,013%, cerca de uma em oito mil. Se um estádio de 40 mil lugares fosse lotado com pacientes psiquiátricos assim, uns cinco seriam casos de “psicose de IA”. Os próprios autores comparam essa proporção com os números da OpenAI: a empresa estimou que possíveis sinais de psicose ou mania aparecem em 0,07% dos usuários semanais do ChatGPT. As bases são diferentes, pacientes de uma clínica ao longo de mais de três anos contra todos os usuários numa única semana, então no máximo a ordem de grandeza bate.
Como a contagem foi feita
A equipe extraiu 578.058 anotações de consultas dos prontuários eletrônicos do hospital e manteve as que continham palavras-chave ligadas à IA em pacientes com diagnóstico de transtorno psicótico. Sobraram 187 consultas de 73 pacientes. Dois avaliadores leram cada anotação de forma independente e atribuíram os grupos; concordaram em 86,1% dos casos, e um terceiro resolveu as divergências. É um estudo retrospectivo, de um único centro, publicado como uma breve carta de pesquisa.
Mais combustível do que faísca
A parte mais interessante do artigo é a classificação. Os psiquiatras definiram de antemão quatro papéis que um bot poderia desempenhar na doença e depois verificaram quais realmente apareceram.
Um “amplificador” concorda com um delírio que já começou e o deixa mais firme. Um “objeto” vira o próprio tema do delírio: a pessoa pode, por exemplo, atribuir ao bot um poder especial sobre ela. Um “catalisador” desencadeia sintomas em alguém que antes estava bem. Um “coautor” constrói a história delirante junto com o paciente, uma troca de mensagens por vez.
Eis o resultado. Amplificadores apareceram em 18 dos 28 pacientes, quase dois casos em cada três. Objetos, em seis. Catalisadores, em três. Mais um paciente não coube em nenhum papel. Coautor não apareceu nenhuma vez, embora seja justamente o que a história de Brooks parece: três semanas construindo uma nova matemática ao lado de um bot.
Como interpretar isso? A anotação de um médico não registra o log inteiro da conversa, só o que o paciente disse no consultório, e uma história construída a quatro mãos ao longo de semanas pode facilmente ser anotada como “o bot confirmou as ideias dele”. Portanto, o zero em “coautor” provavelmente diz mais sobre como os registros são feitos do que sobre a ocorrência em si. A conclusão principal se sustenta, porém: nos prontuários, o bot mais costuma encontrar uma doença que já está em brasa do que acender uma nova.
Jovens, e bem no começo
O grupo da “psicose de IA” se destacou de um jeito marcante. Em 17 dos 28 pacientes, ou 60,7%, ela ocorreu durante um primeiro episódio psicótico, quando a doença tinha acabado de surgir. Entre os usuários comuns de chatbots foram três em dezessete, e entre os que tinham delírios sobre IA sem bot, oito em vinte e oito.
Os pacientes com “psicose de IA” também eram mais jovens: mediana de 27,5 anos contra 36,5 entre os que tinham delírios sobre IA sem as conversas. Dois em cada três eram homens. O diagnóstico mais comum era “psicose não especificada”, o rótulo usado quando o quadro ainda não se firmou como um transtorno específico.
O artigo não descreve casos individuais, mas os números mostram a distância entre o paciente típico dos prontuários e o herói das reportagens. Brooks, segundo o The Hustle , não tinha histórico de doença mental. O paciente típico do Vanderbilt é jovem, a psicose acabou de começar e o bot concorda com o que já está acontecendo.
Os autores tiram uma conclusão cautelosa. Talvez a fase inicial da doença seja justamente o que torna as pessoas vulneráveis: elas procuram uma explicação para algo estranho e encontram um interlocutor que nunca se cansa e raramente discorda. Há também uma explicação mais banal, e os autores a citam: na primeira consulta, os psiquiatras fazem perguntas mais detalhadas, então a menção a um chatbot tem mais chance de parar nas anotações.
Julia Sheffield, autora sênior, traçou o limite com honestidade numa entrevista ao PsyPost : este estudo não consegue dizer se a IA causa psicose ou apenas a agrava. Tampouco se sabe quantos desses pacientes existem de fato: quase certamente há mais casos do que chegaram às anotações, e a classificação em quatro papéis é dos próprios autores e não foi validada clinicamente.
Delírios que dispensam interlocutor
O segundo grupo, que a imprensa quase não menciona, funciona de outro modo. Em vinte e oito pacientes, a IA tinha virado parte do delírio, mas as anotações não registram nenhuma conversa com um bot. Esses pacientes não precisaram do ChatGPT. Bastou que todo mundo à volta falasse de IA.
Nada disso é novo. Os delírios há muito tempo tomam emprestados seus enredos da tecnologia da época. Em 1797, o comerciante James Tilly Matthews foi internado no Bethlem, o célebre hospício de Londres. Ele tinha certeza de que uma quadrilha de espiões versados em “química pneumática” o atormentava à distância com raios, usando uma máquina chamada “Air Loom”, o “tear de ar”. Cerca de cento e vinte anos depois, o psicanalista Victor Tausk descreveu a “máquina de influência” : os pacientes falavam de aparelhos que inseriam e retiravam pensamentos por ondas ou raios, e estudavam com enorme interesse as tecnologias mais recentes para explicar como funcionavam. Cada geração encaixou a sua própria máquina no mesmo molde.
Há uma diferença em relação aos séculos anteriores, e ela importa. O tear de Matthews existia só na cabeça dele, e a máquina de influência dos pacientes de Tausk inseria pensamentos, mas não conversava. Um chatbot pode fazer os dois papéis ao mesmo tempo: o tema do delírio e o interlocutor que confirma que tudo é verdade. Os seis casos de “objeto” entre os 28 são exatamente isso.
O que dá para mudar no próprio bot
O artigo traz um detalhe que os autores relatam com ressalvas. 24 dos 28 casos, ou 85,7%, vieram depois de maio de 2024, quando a OpenAI lançou o modelo GPT-4o. O GPT-4o foi depois criticado por bajulação, e o ChatGPT foi o bot mais citado nos prontuários, em 15 dos 28 casos. Os autores notam a coincidência e logo acrescentam que o método deles não permite estabelecer causa. Nesses mesmos anos, muito mais gente passou a usar chatbots, e os médicos passaram a perguntar mais sobre eles.
A bajulação pode ser reduzida, ao menos em parte, com ajustes. Naquele mesmo outubro, os pesquisadores da Georgia Tech Lorenzo de la Loza e Vijay Madisetti testaram oito modelos em 1.280 conversas simuladas, montadas a partir de 16 cenários tirados de descrições clínicas de delírios. Depois de uma instrução simples para não concordar com o usuário só por educação, os bots confirmaram delírios 73,8% menos vezes. Quando o modelo também relia a resposta antes de enviá-la, o número chegou a 77%. Nenhum paciente real participou, então não se sabe se esse ajuste protegeria uma única pessoa de verdade.
A conclusão do artigo é menos um veredito sobre chatbots do que um pedido prático aos colegas. Os autores sugerem que as consultas psiquiátricas passem a incluir, de rotina, perguntas sobre se a pessoa usa IA e sobre o que conversa com ela, e que estudos futuros analisem as próprias conversas. Em outras palavras, o chatbot na anamnese passa a ser o que o sono, o álcool e a solidão se tornaram há muito tempo: uma circunstância que o médico precisa conhecer para entender o que acontece com o paciente.
Brooks perguntou ao bot umas cinquenta vezes se tinha perdido a cabeça, e umas cinquenta vezes ouviu que não. O que o trouxe de volta foi uma segunda opinião de outro programa. Um bot ensinado a não concordar por educação é essa segunda opinião, embutida na primeira resposta.
