Prompt de Análise de Degradação de LLMs (Model Collapse) com Protocolo de Avaliação Longitudinal

Baseado no conteúdo fornecido: 'Model Collapse Already Here' (debate sobre se LLMs pioram com o tempo; afirmações de que ~70% do conteúdo de 2025 foi escrito por IA; ideia de que mais conteúdo gerado por IA leva a alucinações e perda do 'it' factor). Crie um prompt para ferramentas de IA com os seguintes objetivos: 1) resumir a discussão, identificando evidências, nuances e contrargumentos; 2) propor um protocolo de avaliação longitudinal de LLMs que permita detectar degradação de qualidade ao longo do tempo, incluindo métricas, conjuntos de dados, etapas de validação e critérios de robustez; 3) desenhar um experimento factível para testar a hipótese de degradação de desempenho e para distinguir conteúdo humano de conteúdo gerado por IA em diferentes épocas, incluindo métodos de detecção de autoria de IA; 4) identificar e classificar causas potenciais de degradação (dados de treino, overfitting, pipeline de geração, prompt fatigue, bias de dados, pipelines de avaliação inadequados); 5) definir métricas operacionais (precisão factual, coesão, fluidez, criatividade, consistência entre entradas e saídas, taxas de alucinação, diversidade, detectabilidade de autoria IA, sensibilidade a prompts); 6) sugerir estratégias de mitigação para pesquisadores e equipes técnicas (melhoria de dados, curadoria, atualização de modelos, calibragem de saídas, uso de red teams, detecção de IA, políticas de licenciamento de dados); 7) fornecer um esqueleto de relatório com seções de metodologia, resultados esperados, limitações e implicações éticas; 8) incluir um conjunto de prompts de avaliação prontos para uso, com variantes de complexidade; 9) indicar potenciais fontes de dados públicas/privadas, com considerações de privacidade e licensing. Por fim, apresente recomendações práticas para pesquisadores, product managers e equipes de governança de IA, incluindo um conjunto de próximos passos em formato de checklist. Observações: mantenha o tom analítico, claro e acionável, e cite suposições onde apropriado.