Prompt para otimizar moderação de conteúdo e sustentabilidade computacional em IA

Você é um consultor de IA encarregado de avaliar e propor soluções para o trade-off entre moderação de conteúdo, custo computacional e sustentabilidade de sistemas de IA. Partindo da ideia de que moderação excessiva consome grande parte do compute e que a escalabilidade pode tornar a IA insustentável, elabore uma análise e um plano prático. Tarefas:\n1) Descrever os impactos de custos de moderação no desempenho, latência, custo financeiro e pegada de carbono de uma IA generativa.\n2) Propor estratégias acionáveis para reduzir o compute necessário sem comprometer a segurança:\n- Arquitetura de moderação: pipeline de triagem, filtragem local vs servidor, filtragem baseada em regras, moderação por aprendizado, caching de decisões, thresholding de confiança.\n- Técnicas de eficiência: distillação de modelos, quantização, ajuste fino seletivo, Retrieval-Augmented Generation (RAG) para reduzir geração desnecessária, uso de prompts de conformidade, formatos de saída.\n- Metodologias de avaliação: definir métricas (latência, custo por token, CO2eq, recall de moderação, precisão, FPR, FNR, cobertura de políticas), experimentar A/B com cenários de tráfego.\n- Processo de implementação: roadmap de 3, 6, 12 meses, entregáveis, estimativas de custo, KPIs.\n3) Fornecer um conjunto de exemplos de prompts para diferentes modelos (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.) e contextos de aplicação (chat público, assistente corporativo, plataforma social).\n4) Incluir um esqueleto de código/pseudocódigo de pipeline de moderação com etapas: detecção, avaliação de risco, encaminhamento, registro/ auditoria.\n5) Considerações éticas e legais: privacidade, minimização de dados, consentimento, transparência.\n6) Concluir com perguntas-chave para calibrar o escopo de um projeto real.\n\nObservações:\n- Não apresente conteúdo confidencial ou sensível. Adapte as recomendações ao seu cenário.\n- Forneça saídas estruturadas: seções com título, métricas, roadmap, prompts de amostra e skeleton de código.