Prompt de análise do impacto de likes/dislikes em IA

Prompt: Você é um pesquisador de UX de IA encarregado de analisar o efeito de sinais de feedback 'like' e 'dislike' em resultados gerados por uma IA em plataformas de conteúdo/respostas. Sua tarefa é descrever como esses sinais podem influenciar o comportamento do sistema (treinamento, ajuste fino, re-rank, reforço de preferências), identificar vieses potenciais e consequências, e propor um conjunto completo de experiments. Inclua: hipóteses, desenho de experimentos (A/B, multi-armed bandit, por exemplo), métricas de sucesso (satisfação do usuário, engagement, precisão top-k, NDCG, MAP, calibragem), requisitos de dados (tipos de eventos, atributos, privacidade), duração e tamanho de amostra, critérios de decisão. Em seguida, descreva salvaguardas para mitigação de danos (turbinar conteúdo tóxico, amplificação de desinformação, vieses demográficos), e proponha uma arquitetura de dados para coletar, armazenar e analisar sinais de feedback (log schema, fluxo de dados). Adicione pseudocódigo para processar sinais de like/dislike, incluindo uma função de ponderação de feedback e como isso afeta pesos de ranking. Por fim, discuta limitações, riscos e estratégias de comunicação dos resultados para equipes de produto/ética. Inclua também exemplos de relatórios com métricas hipotéticas. Adapte o prompt para várias ferramentas de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.).