Prompt para explorar detecção de IA além de previsibilidade

Você é um pesquisador de IA encarregado de criar um prompt útil para ferramentas de IA com base no conceito do texto Are AI detectors just measuring predictability?. Seu objetivo é: 1) extrair insights críticos sobre a relação entre previsibilidade, perplexidade e detecção de IA, destacando limitações de usar apenas esses sinais; 2) projetar um protocolo experimental para distinguir escrita humana de LLM quando sinais de previsibilidade também aparecem na escrita humana; 3) definir métricas de avaliação de detectores (precisão, recall, F1, taxa de falsos positivos, ROC-AUC) e estratégias para interpretar falsos positivos; 4) apresentar uma árvore de decisão para selecionar sinais de detecção apropriados conforme o cenário; 5) fornecer um snippet de código Python que calcule métricas relevantes (perplexidade, entropia e análise de n-gramas) para um conjunto de textos; 6) sugerir heurísticas para reduzir falsos positivos com base em estilo humano (erros comuns, variação de tom, inconsistência de metadados); 7) sugerir conjuntos de dados sintéticos e reais para testes, com controles de prompt para avaliar robustez e considerações éticas; 8) oferecer recomendações de configuração de ferramentas de IA para cenários de avaliação rápida versus análise profunda; 9) listar riscos e medidas de mitigação de viés e uso indevido; 10) incluir prompts de iniciação para diferentes papéis (analista, desenvolvedor, pesquisador). Forneça a saída de forma clara, com seções distintas para cada item e inclua um exemplo de saída esperada (resumo, métricas, código e plano experimental).