Este artículo aborda el problema de que el acceso a información precisa y práctica sobre reducción de daños, que puede impactar directamente los resultados de salud de las personas que consumen drogas (PWUD), a menudo no satisface sus diversas y dinámicas necesidades debido a la adaptabilidad, la accesibilidad y el estigma generalizado de los canales en línea existentes. Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) ofrecen nuevas oportunidades para mejorar la entrega de información, pero su aplicación en este ámbito de alto riesgo aún no se ha explorado y presenta desafíos sociotécnicos. Este estudio investiga cómo los LLM pueden satisfacer responsablemente las necesidades de información de las PWUD. A través de talleres cualitativos con un grupo diverso de actores clave, incluyendo académicos, profesionales de la reducción de daños y gestores de comunidades en línea, exploramos las capacidades de los LLM, identificamos posibles casos de uso y describimos consideraciones clave de diseño. Nuestros hallazgos demuestran que los LLM pueden abordar las barreras de información existentes al proporcionar interacciones receptivas, multilingües y potencialmente menos estigmatizantes, pero deben superar los desafíos relacionados con la alineación ética con los principios de reducción de daños, la comprensión contextual matizada, la comunicación efectiva y límites operativos claramente definidos para ser efectivos. Presentamos una estrategia de diseño que prioriza el diseño colaborativo con expertos y personas con discapacidad para desarrollar sistemas de LLM útiles, seguros y gestionados responsablemente. Este estudio proporciona perspectivas empíricas y consideraciones de diseño prácticas para el desarrollo responsable de LLM como herramienta de apoyo dentro del ecosistema de reducción de daños.
