Excelente reflexão, Alexandre. A distinção que você faz entre 'sintaticamente processável' e 'semanticamente confiável' é, na minha opinião, o maior gargalo da IA generativa em produção hoje.
Trabalho com IA aplicada a conversas (chamadas e WhatsApp) na Action Tec, e esbarramos exatamente nesse muro. É muito fácil fazer um LLM devolver um JSON válido com {"risco": "baixo"}. O desafio real é garantir que essa afirmação não seja uma alucinação e que a conversa de fato não violou uma regra de compliance (ex: o atendente prometeu algo fora do protocolo).
Para lidar com isso no FalaAI, seguimos uma filosofia similar à sua: a validação de formato (JSON/Zod) é apenas a primeira camada de defesa. A segunda camada é uma auditoria semântica específica, onde cruzamos o diálogo com frameworks de risco (como COPC ou regras customizadas) para gerar um score de conformidade e detectar alucinações, em vez de confiar cegamente na saída bruta do modelo.
Seu ponto sobre 'uma resposta pode ser aceita pelo esquema e continuar errada' é a razão pela qual nossa camada de risk_audit retorna não só o JSON, mas um relatório estruturado de por que aquele risco foi atribuído (com trechos da fala como evidência). Isso permite que o sistema tome a decisão com base em dados, não só em um booleano ou string solta.
Como você vê a evolução dessa validação semântica em escala? Estamos curiosos para saber se, na sua experiência com o DoesItClick, encontrar padrões de 'afirmações infundadas' via prompt tem sido mais eficaz do que tentar validar contra uma base de conhecimento externa (RAG).
Parabéns pelo preprint e pela transparência sobre as limitações. É esse tipo de rigor que falta em muitos 'wrappers' de IA por aí.
(Para quem quiser ver como aplicamos essa auditoria semântica em conversas reais, deixamos o playground aberto: https://falaai.action.tec.br/pt/api)