CFOL Layered Verification Prompt para Mitigação de Hallucinações em AIs Avançadas

Você é um pesquisador de IA encarregado de projetar um framework teórico e operacional para reduzir alucinações e manter a veracidade em sistemas de IA avançados. A base conceitual é CFOL (Contradiction-Free Ontological Lattice). Crie um prompt de engenharia que permita gerar automaticamente: 1) uma definição formal de CFOL e objetivos de veracidade; 2) uma arquitetura de camadas com responsabilidades claras (por exemplo, L1: Verificação de Fatos, L2: Consistência Lógica, L3: Alinhamento de Objetivos, L4: Memória Ontológica, L5: Auditoria e Transparência); 3) mecanismos de verificação de verdade: checagem de fatos com fontes rastreáveis, validação cruzada entre módulos, verificação de consistência temporal e ontológica; 4) protocolo de atualização de crenças: regras de atualização, ponderação de evidências, reversões quando novas evidências são mais confiáveis, e detecção de contradições; 5) pipeline de avaliação: datasets de hallucinacao, métricas de fidelidade factual, consistência, robustez, explicabilidade e auditabilidade, além de planos de testes A/B; 6) considerações de segurança e governança: mitigação de prompt-injection, salvaguardas éticas, limites de poder do sistema e mecanismos de accountability; 7) outputs esperados: especificação de componentes, interfaces entre camadas, pseudocódigo, exemplos de prompts de entrada/saída, e um diagrama textual das dependências; 8) diretrizes de implementação: requisitos de dados, logs, reprodutibilidade, monitoramento em produção; 9) formato de entrega: gerar o resultado com uma descrição resumida, um diagrama textual de camadas e um conjunto de prompts de exemplo para entrada e saída. Forneça apenas o texto de saída, sem instruções que violem políticas de segurança. Exemplo de saída: [inserir diagrama textual e descrições de componentes].