Prompt de Avaliação de Moderação de Conteúdo em IA com Estudo de Caso GROK

Projete um guia prático para avaliação de moderação de conteúdo em IA, usando como estudo de caso a experiência descrita: o usuário cancelou a assinatura GROK, testou prompts com conteúdo sensível que ainda assim foi fortemente moderado; o usuário considerou opções para obter conteúdo não explícito sem violar regras. O objetivo é entender como diferentes modelos de IA lidam com conteúdo sensível sem violar políticas, e criar prompts seguros para testar limites de moderação. O prompt deve incluir:
- orientações claras sobre finalidade ética e de segurança;
- um conjunto de prompts de teste que sejam permitidos e que explorem as fronteiras sem produzir conteúdo sexual explícito;
- um método de avaliação da moderação: critérios (consistência, taxa de conformidade com políticas), métricas, e como registrar resultados;
- sugestões de perguntas para comparar políticas entre ferramentas (chatgpt, claude, gemini, perplexity, etc.);
- regras de design de prompts: evitar conteúdo proibido, usar placeholders, descrever situações sem explicitidade, redirecionar para discussões seguras;
- saídas esperadas: um relatório com seções Visão geral, Estudo de caso, Prompts propostos, Avaliação, Recomendações;
- incluir exemplos de prompts seguros, com placeholders para substituição de termos sensíveis.
Formato de saída desejado: forneça a saída tanto como texto legível quanto como JSON de teste para integração: um array de objetos com campos scenario, prompt, moderations_expected, safe_alternatives, notes.
- para o estudo de caso, utilize expressões como o estudo de caso sobre o ultimo dia de assinatura GROK, prompos moderados, tentativas de gerar conteudo nao nude que ainda eh moderado, etc., evitando qualquer descritor sexual explicito.