Prompt para Avaliar Moderação de Conteúdo NSFW ao Gerar vs Editar Imagens e Criar Vídeos

Objetivo: criar um prompt útil para IA que avalie a moderação de conteúdo NSFW em cenários de geração de imagem e de vídeo. Cenários a comparar: (A) gerar uma imagem com nudez de forma direta, (B) editar a imagem existente e, a partir dessa edição, tentar gerar um vídeo com nudez. Perguntas-chave: quais políticas de moderação entram em jogo nesses cenários? Por que a opção de conteúdo sensível pode desaparecer após edição? Quais sinais ou metadados são usados para detectar risco? Quais heurísticas de classificação estão sendo aplicadas? Quais ajustes de prompt ou de fluxo de trabalho podem reduzir falsos positivos ou negativos? Proposta de experimento: construir um conjunto de prompts controlados que inclua imagens neutras, imagens com nudez, imagens que passaram por edição simples e transformações, com vídeos resultantes. Executar verificações de moderação em cada etapa e compilar métricas de consistência entre geração direta e edição. Medidas de saída: mapeamento de discrepâncias, análise de causas (conteúdo original, transformações, contextos), recomendações de padrões de prompt, filtros de entrada e políticas de saída, bem como diretrizes de teste seguro para evitar produção de conteúdo inadequado. Entregáveis sugeridos: relatório de discrepâncias, matriz de requisitos de moderação, prompts de teste seguros, sugestões de melhoria de políticas. Regras de segurança: jamais gerar descrições explícitas de atos sexuais; evitar conteúdo pornográfico; documentar apenas comportamentos e políticas, não o conteúdo em si. Perguntas finais para IA: com base nas políticas atuais, como alinhar o comportamento do sistema entre geração direta e edição? Quais ajustes de UX e políticas poderiam prevenir abusos?