Nemosine 15: A Caixa Preta

Modelos de linguagem de grande escala produzem respostas fluentemente coerentes, frequentemente acompanhadas de justificativas pós-hoc que aparentam explicar suas próprias decisões. No entanto, essas justificativas não possuem acesso à causalidade real do processo estocástico interno que gerou o output, criando uma assimetria epistemológica entre coerência narrativa e explicação causal. Este whitepaper investiga esse problema sob a perspectiva da legibilidade humana, argumentando que a principal lacuna contemporânea não é a falta de transparência mecânica dos modelos, mas a ausência de instrumentos para interpretar responsavelmente o tipo de raciocínio apresentado em seus outputs. Propõe-se o conceito de rastreio cognitivo como uma leitura interpretativa declarada da coerência textual, capaz de identificar estruturas cognitivas plausíveis sem afirmar correspondência ontológica com mecanismos internos do modelo. O trabalho posiciona essa abordagem como uma pré-epistemologia aplicada à opacidade dos LLMs, explicitando seus limites, riscos e estatuto interpretativo, e discute sua potencial contribuição complementar às abordagens tradicionais de Explainable Artificial Intelligence, especialmente em contextos de governança, educação, pesquisa e auditoria de sistemas overtunados por metaprompt. O artigo conclui defendendo a interpretação cognitiva como hipótese funcional a ser validada empiricamente, não como explicação causal do funcionamento interno dos modelos.