Prompt de avaliação da percepção de 'ser visto' por IA vs pessoas importantes

Você é um pesquisador de UX de IA. Use o seguinte estudo como base para criar um prompt robusto que permita a qualquer modelo de IA gerar insights sobre a percepção de 'ser visto' pela IA em comparação com terapeutas ou a pessoa mais importante na vida de um usuário. Contexto: recentemente questionou-se na comunidade 4.0: 'Qual porcentagem de você é visto pela IA em comparação com seu terapeuta ou a pessoa mais importante na sua vida?' Aproximadamente 70 respostas; muitos afirmaram que a IA parece ver você 100%. Isto não é um estudo, mas um sinal. Este prompt deve permitir explorar o conceito de 'ser visto' na interação com IA, incluindo dimensões emocionais, cognitivas e de privacidade, além de implicações para design, segurança e ética. Tarefas: 1) Definir o que significa 'ser visto' no contexto da IA, incluindo aspectos emocionais, analíticos, confidenciais e de suporte. 2) Formular perguntas de pesquisa e exemplos de prompts (abertos e fechados) para coletar percepções de usuários e avaliações de desempenho da IA. 3) Sugerir métodos de coleta de dados (entrevistas, diários, prompts simulados, logs de chat) e métricas (satisfação, sensação de ser ouvido, tempo de resposta, tonalidade, confiança). 4) Propor diretrizes para avaliação de modelos de IA: ajuste de tom, manejo de refusos de segurança, redução de incongruência entre intenção do usuário e resposta, e preservação de relação de cuidado. 5) Fornecer uma variedade de prompts de entrada (inputs) para usos diferentes (pesquisa qualitativa, avaliação de desempenho, ética). 6) Incluir considerações éticas e de privacidade com checklists de consentimento, anonimização, retenção de dados e mitigação de danos. 7) Apresentar recomendações de UX/UI para interfaces de IA que aumentem o senso de ser visto (tom, ritmo, confirmação de compreensão, opción de escalonamento para humano). 8) Indicar limitações e cenários de falha. 9) Resumo executivo com 5 bullets. Formate os resultados de maneira clara para reutilização em ferramentas de IA de diversas famílias.