1. Da Comparação Simétrica à Cadeia — Por Que "Humano vs. IA" É a Unidade de Análise Errada

A objeção mais recorrente entre as cinco revisões adversariais reunidas para este artigo não incide sobre nenhum dos componentes individuais da LME — incide sobre a própria arquitetura da comparação. Formulada com mais precisão por uma delas: se o humano recebe um ambiente e pode modificá-lo através da decisão, e o LLM, isoladamente, não, então colocar $R_{s_{humano}}$ e $R_{s_{IA}}$ lado a lado — como se, por si sós, constituíssem avaliações paralelas e suficientes da qualidade de dois elementos situados de modo equivalente na cadeia causal — pressupõe uma equivalência estrutural que a maior parte dos sistemas reais simplesmente não tem. Nos sistemas humano-no-loop que este artigo considera, a IA recomenda — ou prioriza, sinaliza, propõe — e o supervisor humano conserva a decisão final, aceitando, modificando ou rejeitando essa saída. O objeto verdadeiro não é Humano vs. IA — é Humano + IA + Ambiente, e tratá-lo como uma comparação binária é, literalmente, comparar entidades que ocupam posições diferentes na cadeia causal que liga o ambiente à consequência.

Esta objeção tem mais alcance do que pode parecer à primeira vista, porque não afeta apenas as tentativas mais recentes de auditar decisão algorítmica — atravessa também boa parte da literatura estabelecida sobre algorithm aversion e appreciation. Essa literatura mede, tipicamente, aceitação, confiança ou o peso atribuído ao conselho algorítmico — variáveis indispensáveis para compreender a reliance humana —, sem formalizar a estrutura de duas etapas, pista ambiental → recomendação → decisão, que a própria noção de "conselho" já implica. Quando Kaufmann e colaboradores (2023) propõem situar cada tarefa de conselho algorítmico no contínuo intuição-análise da CCT, o que está implicitamente em jogo é precisamente esta estrutura em duas etapas; mas a proposta fica ao nível da recetividade ao conselho, não ao nível de auditar formalmente a cadeia que liga o ambiente, a recomendação e a decisão final.

Existe, contudo, um precedente formal mais próximo, e vale a pena começar por ele antes de propor uma extensão: o Bifocal Lens Model Equation de Beckstead (2017). Beckstead enfrenta um problema estruturalmente análogo dentro do julgamento clínico — a distância entre a avaliação de risco que um médico produz e a decisão de intervenção que esse mesmo médico subsequentemente toma. A sua solução é decompor o julgamento clínico em duas camadas ligadas, cada uma com a sua própria LME, permitindo perguntar separadamente "o médico avalia bem o risco?" e "o médico converte esse risco na decisão clínica correta?" — duas perguntas que a LME clássica, de camada única, colapsa numa só.

O Bifocal LME é o precedente correto, mas resolve um problema diferente do que aqui se propõe. Em Beckstead, as duas camadas pertencem ao mesmo agente — é o mesmo médico que avalia o risco e que depois decide a intervenção; a "bifocalidade" está na tarefa, não no número de agentes envolvidos. O problema que as cinco revisões colocam é distinto: não é um único agente a realizar dois julgamentos sucessivos, são duas políticas de resposta diferentes — uma política algorítmica observável e a política de decisão de um supervisor humano — em que o output da primeira se torna, ele próprio, uma pista de entrada para a segunda, e apenas a decisão da segunda se fecha sobre o ambiente real. A extensão proposta neste artigo herda a lógica de duas camadas de Beckstead, mas muda o que cada camada representa: não duas tarefas do mesmo agente, mas duas políticas de resposta distintas, ligadas em série, em que o output da primeira funciona como pista de entrada da segunda — e, criticamente, com a relação entre a decisão final e o critério ambiental colocada explicitamente no fecho da cadeia. O BiLME de Beckstead foi concebido para decompor a coesão entre julgamento clínico e decisão de tratamento, não para modelar a propagação de uma recomendação produzida por outro agente, nem os efeitos subsequentes da decisão sobre o ambiente — é essa diferença de objetivo formal, mais do que qualquer limitação temporal do desenho original, que justifica a extensão.

Esta reformulação já estava latente no artigo anterior desta série, ainda que não formalizada: aí, o supervisor humano era descrito como "juiz do juiz" — um sistema de avaliação que recebe, através de painéis e alertas, pistas sobre o desempenho de um ciclo ciber-físico que ele próprio não observa diretamente. O que faltava — e é o contributo arquitetural deste artigo — era dar a essa intuição uma forma analítica que permitisse separar os estágios da cadeia e formular hipóteses diagnósticas sobre onde a correspondência pista-critério se degrada: na política algorítmica, na integração humana da recomendação, ou na própria definição do critério. Não se afirma, por isso, que a cadeia já disponha de uma decomposição algébrica única, análoga à LME clássica; afirma-se que ela fornece a unidade de análise necessária para tornar essa auditoria possível. É essa arquitetura que a secção seguinte formaliza.