Os princípios

Tudo o que chega a uma pessoa, a um documento ou a outro sistema é determinístico por padrão: analisável, reproduzível e reconstruível a partir de suas entradas. Componentes de aprendizado de máquina ficam restritos a tarefas delimitadas. A fronteira está no código e não em um diagrama: um componente probabilístico devolve um valor, uma confiança e o método pelo qual o valor foi obtido, nunca um valor nu. O valor nu é a falha que este princípio existe para impedir, porque um valor nu não pode ser bloqueado, nem declarado, nem revisado.

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A confiança se prende a um atributo, não a um documento. Um documento não é certo ou errado em bloco; cada fato que ele carrega está separadamente bem ou mal evidenciado, e uma única nota para o arquivo esconde exatamente isso. Existem três níveis. O mais baixo nunca chega a uma saída publicada; vai para uma pessoa. Onde não há evidência alguma não há valor: a saída diz que o valor não está disponível, e nunca o estima.

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A revisão é disparada pela confiança, não por um calendário nem porque alguém reparou em algo. Acontece no nível do atributo: quem revisa vê um fato e o trecho da fonte de onde ele saiu, lado a lado, e decide sobre aquele fato. Um valor rejeitado deixa o atributo vazio. O sistema nunca o preenche com um segundo palpite, porque o motivo da revisão era que a evidência não bastava, e palpitar não conserta isso.

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Na entrada de um documento nasce um identificador único, e ele viaja com tudo o que acontece depois: cada passo de processamento, cada avaliação de confiança, cada decisão humana e a saída publicada. A trilha só cresce, de modo que uma entrada posterior corrige uma anterior e nada é reescrito. Uma consulta reconstrói a cadeia de uma saída publicada até os documentos em que ela se apoia, e a cadeia se exporta em JSON para quem não construiu o sistema.

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Cada atributo carrega o método pelo qual foi obtido. Quando qualquer atributo de uma saída publicada foi lido por reconhecimento óptico de caracteres ou por um modelo de linguagem, a saída carrega uma linha visível que diz isso e nomeia a quais atributos se aplica. A linha fica no documento que a pessoa tem diante de si, não em metadados que ela precisaria ir procurar.

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Uma barreira que vive em um documento é um conselho. Uma barreira que roda na esteira e bloqueia uma entrega é um fence. Os fences caem em quatro categorias: dados, arquitetura, texto e processo. Cada um tem um identificador, uma regra e um método de aplicação. Um fence só ganha seu lugar por uma prova de dentes: planta-se o defeito real, o fence dispara, e a plantação é removida byte a byte. Um fence que ninguém jamais viu falhar é um comentário com um executor de testes ao lado.

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Sistemas de classificação, bases terminológicas e serviços externos de validação vivem em módulos adaptadores, marcados como tais, fora do modelo de dados central. Um serviço externo pode elevar a confiança de um atributo. Nenhum deles pode bloquear uma saída: quando um serviço está indisponível, o sistema produz evidência menos confiante em vez de nada, e quando uma licença muda, o núcleo fica intacto. O conteúdo licenciado é marcado em seus metadados e mantido apartado do núcleo aberto.

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As regras contra as quais uma decisão é medida são dados. O motor que as avalia não muda quando uma regra muda. Um registro de decisão fica preso à versão do conjunto de regras que o produziu, o que estende o rastro do P-4 até a procedência das regras. A autonomia é uma propriedade das regras e não do código: quanto o sistema pode fazer sem uma pessoa é fixado por jurisdição e por classe de risco, e nunca ultrapassa o teto que a lei põe ali. Elevá-la onde a lei permite é uma mudança de regras com base jurídica registrada, nunca uma bifurcação do código.

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