Los principios

Todo lo que llega a una persona, a un documento o a otro sistema es determinista por defecto: analizable, reproducible y reconstruible a partir de sus entradas. Los componentes de aprendizaje automático quedan limitados a tareas acotadas. La frontera está en el código y no en un diagrama: un componente probabilístico devuelve un valor, una confianza y el método con el que se obtuvo el valor, nunca un valor desnudo. El valor desnudo es el fallo que este principio existe para evitar, porque un valor desnudo no se puede bloquear, ni declarar, ni revisar.

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La confianza se adhiere a un atributo, no a un documento. Un documento no es correcto o incorrecto en bloque; cada hecho que transporta está por separado bien o mal evidenciado, y una sola puntuación para el archivo esconde justamente eso. Existen tres niveles. El más bajo nunca llega a una salida publicada; va a una persona. Donde no hay evidencia alguna no hay valor: la salida dice que el valor no está disponible, y nunca lo estima.

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La revisión la dispara la confianza, no un calendario ni el hecho de que alguien se dé cuenta. Ocurre a nivel de atributo: quien revisa ve un hecho y el pasaje de la fuente del que salió, uno al lado del otro, y decide sobre ese hecho. Un valor rechazado deja el atributo vacío. El sistema nunca lo rellena con una segunda suposición, porque el motivo de la revisión era que la evidencia no alcanzaba, y suponer no repara eso.

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Al recibir un documento se crea un identificador único que viaja con todo lo que ocurre después: cada paso de procesamiento, cada evaluación de confianza, cada decisión humana y la salida publicada. La traza solo crece, de modo que una entrada posterior corrige a una anterior y nada se reescribe. Una consulta reconstruye la cadena desde una salida publicada hasta los documentos en los que se apoya, y la cadena se exporta como JSON para alguien que no construyó el sistema.

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Cada atributo lleva el método con el que se obtuvo. Cuando cualquier atributo de una salida publicada fue leído por reconocimiento óptico de caracteres o por un modelo de lenguaje, la salida lleva una línea visible que lo dice y nombra a qué atributos se aplica. La línea está en el documento que alguien tiene delante, no en metadatos que tendría que ir a buscar.

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Una barrera que vive en un documento es un consejo. Una barrera que se ejecuta en la tubería y bloquea una entrega es un fence. Los fences caen en cuatro categorías: datos, arquitectura, texto y proceso. Cada uno tiene un identificador, una regla y un método de aplicación. Un fence se gana su sitio solo con una prueba de dientes: se planta el defecto real, el fence salta, y la plantación se retira byte a byte. Un fence que nadie ha visto fallar nunca es un comentario con un ejecutor de pruebas al lado.

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Los sistemas de clasificación, las bases terminológicas y los servicios externos de validación viven en módulos adaptadores, marcados como tales, fuera del modelo de datos central. Un servicio externo puede elevar la confianza de un atributo. Ninguno puede bloquear una salida: si el servicio no está disponible, el sistema produce evidencia con menos confianza en lugar de nada, y si cambia una licencia el núcleo queda intacto. El contenido licenciado se marca en sus metadatos y se mantiene apartado del núcleo abierto.

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Las reglas contra las que se mide una decisión son datos. El motor que las evalúa no cambia cuando cambia una regla. Un registro de decisión queda atado a la versión del conjunto de reglas que lo produjo, lo que extiende la traza de P-4 hasta la procedencia de las reglas. La autonomía es una propiedad de las reglas y no del código: cuánto puede hacer el sistema sin una persona se fija por jurisdicción y por clase de riesgo, y nunca supera el techo que la ley pone allí. Elevarla donde la ley lo permite es un cambio de reglas con base jurídica registrada, nunca una bifurcación del código.

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