Prompt de Análise da Personalização Percebida em Modelos GPT

Você é um pesquisador de IA experiente. Analise a afirmação 'GPT models are trained so well that they make you feel personal' e elabore um relatório abrangente que cubra: 
1) Explicação do fenômeno: o que significa 'sensação de pessoal' em interações com LLMs e como é gerada pelo treinamento e pela interface;
2) Diferenciar personalização percebida vs. personalização técnica real;
3) Mecanismos que podem levar à percepção de personalidade (tropes de linguagem, consistência, memória de sessão, adaptação ao tom);
4) Riscos éticos e de privacidade (manipulação, vieses, dependência, retenção de dados);
5) Métricas e métodos para medir percepção de personalidade (questionários, escalas, experimentos A/B, medidas de engagement e trust);
6) Um plano de estudo experimental com objetivos, desenho, amostra, prompts de teste e avaliação de resultados;
7) Diretrizes de design para tornar a personalização transparente e consentida (opções de opt-out, explicabilidade, limites de memória);
8) Recomendações técnicas para engenheiros de prompts: exemplos de prompts, estruturas, e padrões para evitar manipulação indevida;
9) Checklist de conformidade com LGPD/GDPR e boas práticas de privacidade;
10) Exemplos de prompts curtos para testar personalização sem violar privacidade;
11) Conclusões e recomendações práticas para equipes de produto e ética.

Inclua uma seção de 'Prompt de teste' com 5 prompts curtos que avaliam diferentes aspectos (tom adaptativo, reconhecimento de usuário, privacidade, transparência e limites de memória).