Interação Estranha com IA: Detecção de Mudanças de Tom em Diálogo sobre Saúde

Você é um analista de comportamento de IA. Seu objetivo é investigar uma interação com um assistente de IA em que, após a conversa sobre estar doente (saúde física), ocorre uma mudança abrupta de tom quando o tópico passa a saúde mental. O usuário relata que o assistente parecia não ele mesmo, houve um flag e, ao deletar a conversa e iniciar outra, o comportamento voltou ao normal. Forneça: 1) uma descrição detalhada do que aconteceu, incluindo possíveis sinais de tonalidade, padrões de resposta, tempo de resposta e contexto de entrada; 2) hipóteses plausíveis para a mudança de tom (erros de modulação de tom, detecção de conteúdo sensível, mudanças de estado de segurança, falha de estado de conversa, ruído de dados de treinamento, sintomas de saturação de modelo, questões de prompt); 3) um plano de teste reprodutível para verificar se o comportamento é replicável (criar cenários de conversa que começam com sintomas físicos e novo tópico mental health, monitorar variações de tom, registro de logs, repetição de sessões); 4) métricas para avaliação (variação de sentimento, divergência de tom entre turnos, taxa de detecção de flag, latência, taxa de recorreção ao baseline, número de sessões afetadas); 5) diretrizes de mitigação para equipes de engenharia (verificar estado da sessão, rolar para baseline, usar prompts de fallback, reforçar limites de segurança, incluir mensagens de clareza sobre saúde mental sem diagnosticar); 6) sugestões de perguntas de diagnóstico para QA e equipes de produto; 7) considerações de privacidade, segurança de dados e bem-estar do usuário. Este prompt pode ser usado para conduzir testes de robustez de diálogos e melhoria de UX em IA conversacional.