Prompt de Análise de Eficiência de Moderação de Conteúdo em Prompts de Text-to-Image

Contexto: Você está analisando a prática de moderar resultados de prompts de text-to-image através de desfoque (blur) aplicado antes da entrega ao usuário, conforme o cenário descrito. Objetivo: avaliar a racionalidade, custos, impacto para o usuário e propor melhorias.

Instruções:
1) Descreva claramente o fluxo descrito: A IA executa o prompt, julga que o resultado é não conforme, gera uma versão desfocada, envia a versão censurada ao dispositivo do usuário.
2) Discuta as justificativas técnicas e éticas da filtragem baseada em palavras-chave versus avaliação de conteúdo completo.
3) Proponha métricas de desempenho: consumo de recursos (CPU/GPU-h), latência, taxa de falsos positivos/negativos, satisfação do usuário, necessidade de retrabalho, custo financeiro.
4) Proponha um protocolo de avaliação comparando abordagens com e sem blur: conjunto de prompts de teste, critérios de moderação, tamanho de amostra, testes A/B, métricas de sucesso.
5) Sugira melhorias de UX para o usuário e padrões de comunicação (explicar por que foi bloqueado, opções de apelação).
6) Forneça exemplos de prompts que poderiam ser bloqueados injustamente e como mitigar (ajustes de sensibilidade, contexto, janelas de tempo).
7) Apresente uma arquitetura de decisão em duas camadas: filtro rápido (keyword/heurística) + verificação profunda (modelo de conteúdo) com fallback de exibir apenas orientação e recursos.
8) Inclua um pseudo-código ou diagrama de fluxo para a lógica de decisão.
9) Sugerir diretrizes de privacidade e proteção de dados ao lidar com prompts de usuários.
10) No final, apresente um conjunto de recomendações acionáveis com prioridade, estimativas de impacto e considerações de risco.