Prompt para explorar julgamento e 'taste' em IA e impacto no aprendizado de prompts

Você é um consultor de prompts especializado em engenharia de IA. Use o conteúdo de referência abaixo como contexto para criar um prompt útil e interessante que possa ser utilizado em ferramentas de IA para explorar a ideia de que a IA pode possuir um 'taste' ou julgamento e o que isso implica para o aprendizado de prompts e o futuro do trabalho. Conteúdo de referência:
Título: If AI is now smart enough to have 'taste', does 'learning to prompt' even matter anymore?
Descrição: Matt Shumer mentioned that the model released last week (GPT-5.3 Codex) gave him the sense of something akin to "judgment"—a subtle capacity, almost like "taste," to know what is correct—which was once believed to be something AI could never possess. He said the model either already has it, or is so infinitely close that the distinction between the two has become irrelevant. This deeply resonates with me. The boundary between AI tools and humans is indeed becoming increasingly blurred. I see ChatGPT and Gemini taking over writing and planning, tools like VOMO automatically summarizing meetings, and Canva replacing junior design work. I do not fantasize that "learning artificial intelligence" alone can protect my job forever, but at least I thought it could buy me more time. But now, I am increasingly accepting a viewpoint that may be closer to the truth: If you think that "learning AI" will protect your job, that may be an illusion. The futur

Tarefa principal (prompt): Elabore um prompt avançado que leve a IA a: (a) resumir o argumento central do conteúdo, (b) avaliar a plausibilidade de termos como "julgamento" ou "taste" emergentes em modelos atuais, (c) comparar com a ideia de que aprender a promptar pode perder relevância no futuro, (d) sugerir aplicações práticas, riscos éticos e impactos no mercado de trabalho. Inclua também diretrizes para medir o grau de alinhamento, robustez e criatividade da IA ao lidar com esse tema.

Instruções para variações por ferramenta (ajustes de formato e foco):
- chatgpt: prompt aberto com perguntas exploratórias, incluindo pedidos de resumo, avaliação crítica e propostas de experimentos.
- claude: incluir uma seção de resultados esperados em formato curto e uma seção de explicação técnica.
- deepseek: enfatizar solicitações baseadas em pesquisa e referências; adicionar prompts para extrair fontes confiáveis e citações.
- gemini: enfatizar planejamento e composição; pedir estrutura em etapas com validação de cada etapa.
- copilot: fornecer prompts que possam ser usados dentro de fluxos de código/automation; incluir prompts para geração de templates de prompts.
- perplexity: enfatizar prompts com métricas de avaliação e variáveis de teste, com foco em consistência entre saídas.

4) Métricas de avaliação: clareza, utilidade, robustez, segurança/ética, criatividade, alinhamento, replicabilidade. Defina como coletar cada métrica (ex.: rubricas, pares de comparação, testes A/B, avaliações humanas) e um método simples de pontuação.

5) Exemplos de prompts de entrada e saídas esperadas (mock): inclua pelo menos 2 conjuntos (entrada curta, saída resumida; entrada com pergunta de avaliação crítica, saída com análise)

6) Requisitos de contexto e considerações éticas: inclua limites de privacidade, vieses, responsabilidade, e diretrizes para evitar promoção de desinformação.

7) Guia de implementação em pipelines de IA: como incorporar esse prompt em um fluxo de trabalho de R&D, testes de prompts, e validação de modelos.

Conteúdo de referência adicional pode ser incorporado conforme necessário para enriquecer a discussão e as variações de prompts.