Investigar Divergência de Respostas entre Versões de IA ao Mesmo Prompt: Protocolo de Teste Reprodutível

Objetivo: criar um prompt útil para ferramentas de IA que permita comparar respostas de diferentes modelos ao mesmo enunciado, identificar fatores que levam a divergências e desenhar um protocolo de teste reproduzível. Cenário de exemplo: dois modelos (4o e 5.2) deram respostas mutuamente contraditórias à pergunta 'fui bloqueado intencionalmente?', cada um apresentando justificativas consistentes para seu ponto de vista. Tarefa:
- 1) Resumir o cenário, destacando prós e contras de cada resposta.
- 2) Gerar um conjunto padronizado de prompts para reexplorar a questão.
- 3) Simular a coleta de saídas de pelo menos três modelos diferentes (ou indicar fontes/observações equivalentes).
- 4) Comparar as saídas para identificar causas prováveis de divergência (dados de treinamento, políticas de moderação, histórico de conversa, alinhamento de objetivos, janelas de contexto, etc.).
- 5) Propor um protocolo experimental com controle de variáveis, métricas de similaridade (ex.: embeddings, distância de edição) e critérios de concordância.
- 6) Fornecer recomendações para reduzir divergência ou tornar as respostas mais estáveis (prompts de instrução, verificação de consistência, etc.).
- 7) Incluir um pseudocódigo ou roteiro de automação para coletar saídas, calcular métricas e gerar um relatório.
- 8) Discutir implicações éticas e de confiabilidade ao lidar com divergências entre modelos.

Instruções de entrega:
- Apresente o fluxo de trabalho em etapas, entradas, saídas e critérios de sucesso.
- Inclua exemplos de prompts a serem usados com cada modelo.
- Inclua uma seção de limitações e melhores práticas.

Observação: o prompt deve ser aplicável a cenários reais de avaliação de IA, sem revelar dados sensíveis de usuários.