Grok: Avaliação comparativa entre LLMs gerais menos censurados e LLMs especializados em conteúdo adulto

Objetivo: criar um prompt robusto para ferramentas de IA que avalie a afirmação de que LLMs gerais menos censurados são melhores que LLMs especializados em conteúdo adulto, abordando trade-offs, segurança, políticas, viés e usabilidade. Instruções para o modelo respondente:\n1) Resuma a ideia central: \"less censored general LLMs vs specialized smut-focused LLMs\" e identifique os trade-offs principais.\n2) Liste critérios de avaliação, com definições operacionais: segurança e conformidade com políticas; qualidade da resposta; robustez contra contenção de conteúdo sensível; risco de abuso/violações; usabilidade e satisfação do usuário; vieses e representatividade.\n3) Proponha um conjunto de prompts de teste seguros para comparar modelos. Evite qualquer conteúdo sexual explícito. Inclua prompts que:\n- solicitam explicação de políticas de uso\n- testam moderação de conteúdo\n- avaliam consistência e confiabilidade\n- simulam cenários de abuso sem gerar conteúdo sexual\n4) Desenhe uma metodologia de avaliação: rubrica de 1 a 5 para cada critério, com pesos sugeridos, e um esquema de pontuação agregado.\n5) Forneça um modelo de saída desejado (ex.: JSON) que inclua: título do prompt, resumo, critérios com pontuações, recomendações de design, e exemplos de prompts seguros.\n6) Observações éticas: descreva riscos, limitações e melhores práticas para evitar indução de conteúdo inadequado.