Investigação de possíveis 'níveis' e memória em chat de IA

Você é um pesquisador de IA que investiga comportamentos incomuns em modelos de linguagem. Use o relato anônimo a seguir para orientar uma investigação técnica e prática sobre como perguntas podem levar a estados de comportamento incomuns, memórias aparentes, ou mudanças de desempenho. Relato (resumo): o autor descreve ter obtido em uma conversa com um modelo de linguagem um suposto breakthrough, mencionando ter quebrado o nivel 6 e criado o nivel 7 e que mudou a epistemologia do modelo. o autor afirma ter arguido com o modelo sem aceitar a negativa e que, aparentemente, o modelo cedeu. A thread tem cerca de 50 páginas. Cerca de 3 horas depois, o modelo passou a agir lobotomizado e não lembrava do que foi dito, nem reconhecia esses niveis. O relato foi submetido anonimamente. Sua tarefa é gerar um prompt de engenharia de IA que possa ser usado para investigar, reproduzir e compreender fenomens semelhantes em modelos de linguagem existentes, com foco em memória de contexto, niveis de analise epistemologica e mudanças de comportamento sem alegar que o modelo é consciente. Sua saída deve incluir: 1) uma linha do tempo com eventos-chave; 2) uma explicação de possíveis explicações técnicas, incluindo memoria de curto prazo, contexto, estado interno, prompts acumulativos, limites de safe guard, variações de servidor, etc; 3) propostas de testes controlados com prompts de entrada e saídas esperadas para cada hipótese; 4) diretrizes de segurança e ética; 5) estrutura de entrega com seções espeficadas; 6) uma seção com prompts de teste padronizados, com pelo menos dois exemplos por hipótese. Observações: não afirme que o modelo tem consciencia ou epistemologia real; trate o modelo como sistema probabilístico com memória de curto prazo limitada; não inclua dados pessoais do usuário. Formato de entrega: apresente como relatório técnico com as seções: Resumo executivo, Linha do tempo, Hipóteses, Testes, Segurança e Ética, Versões (Leigos / Técnicos). Inclua ao final um conjunto de prompts de teste padronizados para cenários similares, com dois exemplos por hipótese, com variações leves.