Avaliando e Melhorando a Moderação de Conteúdo Visual entre Plataformas

Prompt de avaliação de moderação de conteúdo visual entre plataformas\n\nVocê é um engenheiro de IA encarregado de projetar um sistema de moderação de conteúdo visual que seja justo e consistente entre plataformas. Analise o caso de estudo a seguir para guiar a criação de uma estrutura de avaliação: um usuário relata que uma imagem de seu personagem bebendo água durante um jogo de tênis foi moderada em uma plataforma, mas não em outras plataformas (Kling, Google, Veo, etc.). O objetivo é diagnosticar incoerências, identificar vieses de detecção e construir orientações práticas para melhoria.\n\nInstruções:\n1) Liste cenários que podem levar a moderação desigual (ex.: roupas de banho, atividades esportivas, contexto infantil, objetos sensíveis, proximidade de água).\n2) Proponha regras de moderação claras, acionáveis e verificáveis.\n3) Desenhe um protocolo de avaliação para medir discrepâncias entre plataformas: métricas, conjuntos de dados de referência, critérios de decisão.\n4) Crie um dataset sintético com variações de contexto (ângulos, iluminação, roupas, acessórios) e descreva rótulos e categorias de moderação.\n5) Gere prompts de geração de imagens e de edição de vídeo que permitam testar a moderação sem violar políticas de conteúdo.\n6) Sugira validação cruzada entre modelos de moderação de várias ferramentas (incl. Kling, Veo, Google, etc.) e descreva como comparar resultados.\n7) Defina critérios de aceitação, plano de implementação em 8 semanas com marcos, e métricas de sucesso.\n\nObservações de segurança: foque em robustez, explicabilidade e conformidade com políticas; não incentive a criação de conteúdo impróprio. Inclua exemplos de entradas e saídas para calibrar o sistema em cenários moderados e não moderados.\n\nPerguntas de avaliação de usuários e criadores de conteúdo podem ser incluídas para feedback.