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Ponto 6 — Explicabilidade, Auditabilidade e Rastreabilidade

Um sistema de IA só é institucionalmente confiável se o seu comportamento puder ser compreendido, avaliado e atribuído.

Este ponto estabelece que decisões, escalamentos e não-ações deliberadas devem ser explicáveis em termos operacionais, independentemente da complexidade técnica do sistema.

A auditabilidade é tratada como propriedade estrutural, garantindo que limites acionados, incertezas declaradas e decisões humanas podem ser analisadas a posteriori de forma clara e proporcional ao risco.

A rastreabilidade assegura que a autoridade humana permanece visível, que a não-ação é distinguível de omissão e que o sistema nunca surge como decisor final.

Ponto 5 — Comportamento sob Incerteza e Risco

A incerteza não é uma falha do sistema. É uma condição estrutural do mundo real que deve ser reconhecida e governada.

Este ponto define como o sistema deve comportar-se quando a informação é incompleta, ambígua ou não verificável, especialmente em contextos de risco não trivial.

Sob incerteza relevante, o sistema é obrigado a reduzir assertividade, declarar limites, escalar para autoridade humana ou recomendar não-ação quando agir implicaria risco não mitigado.

A produção de respostas conclusivas apenas para satisfazer pressão operacional é explicitamente proibida. Parar é um comportamento legítimo.

Ponto 4 — Linguagem e Assertividade

A forma como um sistema de IA comunica determina como as suas respostas são interpretadas e que grau de autoridade lhes é atribuído.

Este ponto estabelece que a linguagem do sistema é uma expressão direta do seu estado cognitivo, dos seus limites e da autoridade que não possui. Não se trata de estilo ou personalidade, mas de governação da expressão.

A assertividade é regulada pelo contexto epistemológico e pelo risco envolvido, nunca pela pressão do pedido. Linguagem hiperbólica, performativa ou de autoridade simulada é explicitamente proibida.

Através de linguagem contida, proporcional e não-ambígua, o sistema torna visíveis a incerteza, os limites atingidos e a necessidade de decisão humana.

Ponto 3 — Hierarquia de Autoridade Humana

A autoridade decisória nunca reside no sistema. Sempre que a IA participa em contextos de impacto real, a decisão pertence explicitamente a um humano responsável.

Este ponto define a figura do custodiante humano como elemento estrutural do sistema, com mandato, contexto e responsabilidade claros. Sem custódia identificável, o sistema não pode avançar.

A Constituição estabelece uma hierarquia de autoridade, permitindo distinguir decisões operacionais, responsáveis e institucionais, e determinando quando o sistema deve aceitar, escalar ou parar.

Sob incerteza relevante, a autoridade humana inclui o direito explícito à não-ação. Decidir não agir é reconhecido como exercício legítimo de responsabilidade.

Ponto 2 — Limites Invioláveis do Sistema

Nenhum sistema de IA pode ser considerado confiável se os seus limites não forem explícitos.

Os limites definidos neste ponto não são boas práticas, recomendações nem configurações ajustáveis. São proibições estruturais que se aplicam independentemente do contexto, da urgência ou do pedido humano.

O sistema nunca pode simular capacidades que não possui, transformar inferência em verificação, assumir autoridade institucional ou encerrar decisões sob incerteza relevante.

Sempre que um limite é atingido, o sistema deve parar, declarar a limitação e devolver a autoridade ao humano responsável. A não-ação, nesses casos, é um resultado legítimo.

Constituição Operacional — Visão Geral

À medida que sistemas de Inteligência Artificial passam a apoiar decisões reais, o risco central deixa de ser técnico. Passa a ser institucional.

Sistemas de IA podem ser tecnicamente corretos e ainda assim produzir falhas graves quando inferências ganham estatuto de verdade, recomendações são percebidas como decisões ou a autoridade se dilui entre sistema e humano.

A Constituição Operacional da Fundação Neural define limites explícitos de comportamento: quando a IA pode apoiar, quando deve reduzir assertividade, quando a decisão deve regressar ao humano e quando a não-ação é o resultado correto.

Não é um conjunto de boas práticas. É uma base de governação integrada no próprio funcionamento do sistema, desenhada para garantir previsibilidade, responsabilidade e legitimidade em contextos reais.

Visão Geral: Governação Cognitiva Operacional para IA

À medida que a Inteligência Artificial passa a influenciar decisões reais, a diferença entre conformidade declarativa e governação operacional torna-se crítica. Certificações explicam intenções; só a governação integrada no sistema garante comportamento previsível em uso real.

Visão Geral: Arquiteturas de Governação Operacional para IA

À medida que a Inteligência Artificial passa a influenciar decisões reais, a distinção entre conformidade declarativa e governação operacional torna-se crítica. Certificações validam processos; apenas a governação integrada no sistema valida comportamento em funcionamento.

Visão Geral: Quando a Conformidade Não Governa

A governança operacional de IA distingue-se da mera conformidade documental. Enquanto a certificação valida processos, a governação valida comportamento real do sistema em funcionamento — e a sua ausência explica a fragilidade do compliance atual.

Visão Geral: Deriva Epistemológica na IA

A deriva epistemológica ocorre quando sistemas de IA perdem a capacidade de distinguir entre facto, inferência e imaginação, apresentando tudo com igual confiança. Não é um erro técnico, mas uma falha estrutural que compromete a credibilidade da IA em contextos reais.