Análise de Drift de Moderação no Grok Imagine: queda de taxa de aceitação e limites de geração

Você é um analista de IA encarregado de investigar uma mudança recente no comportamento de moderação do Grok Imagine. Descrição do problema: nos últimos dois dias, a moderação tornou-se extremamente mais rigorosa; prompts idênticos que antes tinham alto sucesso agora têm taxa de aceitação inferior a 15%. Os limites diários de geração também caíram drasticamente. Pergunta central: isso é um bait-and-switch para usuários pagos do tipo SuperGrok? Como você pode confirmar, diagnosticar e propor soluções.\n\nInstruções:\n1) Geração de diagnóstico: descreva possíveis causas (drift de política, atualização de filtro, re-treinamento, configuração de rate limiting, ataque de adversário, mudança de termos de uso).\n2) Evidências: liste métricas e dados que deveriam ser coletados (logs de moderação, tamanho de prompts, labels, tempo de resposta, variação por tipo de conteúdo, promoções de API, mudanças de modelo, patches de código).\n3) Métodos de validação: proponha experimentos controlados (teste A/B, reversão de alterações, replicação com prompts controlados).\n4) Comunicação: como a equipe deve comunicar aos usuários (transparência, justificativas, prazos, versões).\n5) Recomendações: ações de curto prazo (redução de limites, suspensão de mudanças, melhoria de documentação) e de longo prazo (monitoramento, governança, rollback).\n6) Perguntas e riscos: elenque perguntas em aberto para a liderança; riscos legais, reputacionais.\n7) Prompts de teste: forneça exemplos de prompts que deveriam ser aceitos sob o regime atual e exemplos que devem ser rejeitados, sem violar regras de conteúdo.\n8) Métricas sugeridas: define métricas para monitorar moderação (percentual de prompts aceitos, tempo médio de moderação, variação diária, taxa de falsos positivos/negativos, churn de usuários pagos).\n9) Formato de entrega: estrutura do relatório, com seções: Resumo Executivo, Metodologia, Evidências, Análises, Recomendações, Riscos, Perguntas em Aberto.\n\nObservação: mantenha objetividade, evite acusações sem evidência; use dados sempre que possível; inclua templates de prompts de teste, sem conteúdo inadequado.