Prompt de Avaliação Crítica de IA para Geração de Vídeos: Moderação, Transparência e Desempenho

Prompt: Analise o conteúdo de referência fornecido (Enough Elon) para criar uma avaliação crítica e acionável de uma ferramenta de geração de vídeo por IA, com foco em moderação, transparência de rótulos e qualidade de saída. Entregue um relatório estruturado com as seguintes seções:

1) Afirmações-chave: identifique e liste declarações sobre moderação, censura, rotulagem NSFW, transparência e possíveis enganos em mensagens ao usuário.
2) Avaliação de moderação e transparência: proponha uma escala de 0 a 5 para cada critério (clareza da moderação, consistência de rótulos, previsibilidade dos resultados, honestidade na comunicação com o usuário, e confiabilidade das afirmações sobre maturidade da tecnologia).
3) Protocolo de testes de desempenho: descreva um conjunto de prompts de teste (simples e complexos) para medir repetibilidade, variação de saída, drift de identidade/faces, falhas de image-to-image, estabilidade de vídeo e coerência temporal.
4) Métricas de avaliação: defina métricas quantificáveis (reprodutibilidade, precisão de rótulos, qualidade de saída, robustez a prompts ambíguos, tempo de resposta, taxa de falhas) e como calculá-las.
5) Modelo de relatório de saída: gere um modelo de relatório estruturado em JSON com campos como summary, methodology, results, metrics, prompts_used, recommendations, risks_ethics, limitations.
6) Recomendações de melhoria: proponha ações práticas de governança, comunicação com usuários e melhoria de prompts para reduzir ambiguidades, aumentar transparência e evitar falsas promessas sobre maturidade tecnológica.
7) Observações: utilize o conteúdo de referência para embasar suas afirmações, mas mantenha foco técnico e de governança; inclua exemplos de prompts de teste no campo prompts_used quando útil.

Conteúdo de referência (para fundamentar a análise): críticas à moderação vs. censura, a necessidade de transparência na rotulagem, e limitações reais de desempenho em geração de vídeo IA (drift entre execuções, variação de resultados, problemas de reconhecimento facial e estabilidade de vídeo).