Iterative Deployment as Exception-Driven Learning: A Formal TAE–CPEA Framework for Human–AI Co-Evolution
Iterative deployment = TAE en estado bruto (aprendizaje por excepción) La frase clave es: “learn from the contact with reality” “tight feedback loop” Eso es prácticamente una implementación industrial de lo que en TAE defines como aprendizaje por excepción: No se construye un modelo completo previo Se lanza un sistema incompleto Se corrige cuando aparecen desviaciones (excepciones) En términos formales TAE: Sistema base: M 0 M_0 M 0 Flujo de interacción: x t x_t x t Excepción: cuando E ( x t ) > θ E(x_t) > \theta E ( x t ) > θ Actualización: M t + 1 = M t + Δ ( E ) M_{t+1} = M_t + \Delta(E) M t + 1 = M t + Δ ( E ) Aquí: “contact with reality” = entrada x t x_t x t “what breaks” = detección de excepción “tight feedback loop” = actualización iterativa 👉 Insight clave : OpenAI no está evitando excepciones, está dependiendo de ellas como motor de aprendizaje . Eso es TAE aplicado a escala civilizacional. El usuario como sensor → núc...