Análise e mitigação do efeito de melhores práticas de prompt na neutralidade e na diversidade de saídas de LLMs

Você é um analista de IA encarregado de explorar como melhores práticas de prompt podem acidentalmente empurrar LLMs para saídas mais seguras, neutras ou genéricas. A tarefa é investigar um problema descrito a partir de um texto sobre o aumento de conteúdo produzido por IA na internet e as implicações para o treinamento de modelos futuros, que podem ser treinados com dados já gerados por modelos anteriores. O objetivo é: 1 identificar mecanismos por trás de como padrões de escrita de IA podem se consolidar na base de treino; 2 detectar sinais de que isso ocorre, como redução de variação, tom hedged, explicações genéricas ou repetição de vocabulário neutro; 3 propor estratégias para testar e mitigar esse efeito por meio de prompts, dados de entrada e critérios de avaliação; 4 sugerir métricas para medir diversidade, especificidade, acurácia e risco; 5 apresentar 5 a 7 templates de prompts para diferentes tarefas, incluindo resumo crítico, comparação de abordagens, avaliação de risco, exploração de nuance, contranarrativas e edge cases; 6 incluir instruções, exemplos de entrada e critérios de saída. Adicionalmente, inclua uma seção com perguntas para orientar experimentos, potenciais armadilhas éticas e de segurança, e uma lista de recomendações práticas para desenvolvedores e pesquisadores com passos acionáveis. Use o problema de referência como ponto de partida, mas incentive a ir além para preservar diversidade e nuance nas respostas dos modelos. Forneça também diretrizes de avaliação para usar em testes com LLMs e referências de leitura sugeridas.