title: "AI 認識隔離悖論：因果污染閉包與後 AI 生活空間的收縮" english_title: "The AI Epistemic Quarantine Paradox: Causal-Contamination Closure and the Contraction of Post-AI Life-Space" series: "自指認識與歷史痕跡研究系列" series_english: "Self-Referential Epistemics and Historical Trace Series" series_id: "SEHTS" paper_id: "SEHTS-04" subseries: "AI 資訊資格與認識論自我零化" author: "Neo.K" organization: "EveMissLab" version: "0.1.0" status: "Research Draft / Dependency-Graph Thought Experiment" date: "2026-08-14" language: "zh-TW"

AI 認識隔離悖論

因果污染閉包與後 AI 生活空間的收縮

The AI Epistemic Quarantine Paradox

作者： Neo.K
機構： EveMissLab
系列： 自指認識與歷史痕跡研究系列（SEHTS），Paper 04
子系列： AI 資訊資格與認識論自我零化
版本： v0.1.0
日期： 2026-08-14

摘要

SEHTS-03 已研究極端來源零化公理：

A^\ast(x)=1 \Longrightarrow V(x)=0,

其中 $A^\ast(x)$ 表示 artifact $x$ 的 provenance ancestry 中存在 AI-involved node，而 $V(x)$ 是極端來源純潔論所賦予的 epistemic admissibility。若新資訊中的 AI-ancestry penetration rate $u_t$ 趨近 $1$ ，則該政策承認的 pure information mass：

m_t^{\mathrm{pure}} = 1-u_t

趨近 $0$ 。

本文把同一問題由資訊集合推進至生活與操作空間。

令 provenance–resource dependency graph 為：

\boxed{ G_t=(V_t,E_t). }

節點可包括 documents、software、datasets、search systems、translators、human collaborators、models、services、devices、scientific instruments、infrastructure components 與 institutional processes。有向邊 $u\rightarrow v$ 表示在明示 provenance policy 下， $v$ 依賴、使用、衍生自或受 $u$ 影響。

令 AI seed set 為：

\mathcal A_t\subseteq V_t.

定義 AI contamination closure：

\boxed{ \mathcal C_t = \operatorname{Reach}_{G_t}^{+}(\mathcal A_t), }

即所有可由 AI seed 經 provenance / dependency path 到達的 descendants。

極端 purist policy 要求：

\boxed{ x\in\mathcal C_t \Longrightarrow x\text{ 不可作為 admissible resource}. }

再令生活 task set 為：

\mathcal T_t.

對每個 task $\tau$ ，令：

\mathcal R_t(\tau)

為其所有可行 resource routes。若 route $r$ 滿足：

r\cap\mathcal C_t=\varnothing,

稱為 pure route。定義 pure-feasible life-space：

\boxed{ \mathcal L_t^{\mathrm{pure}} = \{ \tau\in\mathcal T_t: \exists r\in\mathcal R_t(\tau), \, r\cap\mathcal C_t=\varnothing \}. }

本文證明四個核心結果。

第一，Contamination-Closure Monotonicity：若 AI seed set 與 dependency edges 對既有 nodes 只增不減，則 contamination closure 對既有 nodes 單調擴張。

第二，Pure-Route Contraction Proposition：對固定 task-route family，若：

\mathcal C\subseteq\mathcal C',

則：

\boxed{ \mathcal L^{\mathrm{pure}}(\mathcal C') \subseteq \mathcal L^{\mathrm{pure}}(\mathcal C). }

第三，All-Paths Contamination Criterion：

\boxed{ \tau\notin\mathcal L^{\mathrm{pure}} \iff \forall r\in\mathcal R(\tau), \quad r\cap\mathcal C\neq\varnothing. }

也就是只有當所有 feasible routes 都穿過 contamination closure，極端 purist 才必須放棄該 task。

第四，Incomplete-Provenance Optimism Proposition：若觀測 provenance graph 只是未知真實圖的子圖：

\widehat G\subseteq G,

則：

\widehat{\mathcal C}\subseteq\mathcal C,

所以 observed pure set：

\widehat{\mathcal P} = V\setminus\widehat{\mathcal C}

通常高估 true pure set：

\mathcal P = V\setminus\mathcal C.

亦即：

\boxed{ \mathcal P \subseteq \widehat{\mathcal P}. }

「沒有發現 AI ancestry」不等於「已證明沒有 AI ancestry」。

本文另定義 AI-distance：

d_A(v) = \inf \{ \ell: \exists a\in\mathcal A, \, a\leadsto v \text{ with path length }\ell \}.

因此可比較 direct-only、 $k$ -hop 與 full-ancestry policies。極端「只要沾邊就不能看、不能碰、不能用」只是 ancestry radius 無限、tolerance 為零的端點，而不是 AI skepticism 的唯一形式。

本文最後提出 AI Epistemic Quarantine Paradox：

若一個主體為避免 AI epistemic contamination 而拒絕所有 AI-ancestry resources；同時其生活 task 的所有可行 routes 越來越依賴 AI-ancestry infrastructure，則保持 purity 所需的隔離程度越高，而可完成的現代 task 越少。

這不是邏輯矛盾，也不是宣稱人類必然無法在現代生活。它是一個條件式 policy-objective collision：最大化 ancestry purity 可能與最大化現代 task feasibility 發生衝突。

2026 年的現實資料使此思想實驗具有明顯 relevance。Stanford AI Index 報告顯示，surveyed organizations 中 AI adoption 已達 88%，generative AI 在至少一項 business function 的採用率為 70%；GitHub coding-agent 研究也已在十萬級 projects 中觀察到顯著 agentic adoption，且新 projects 的 adoption 更高。本文不把這些 adoption 指標直接等同生活世界中的 AI ancestry rate，只用它們支持一個較弱背景：Human × AI dependency graph 正快速變得更密。

關鍵詞： AI Epistemic Quarantine, Provenance Graph, Dependency Graph, AI Ancestry, Causal Contamination, Life-Space, Human–AI Collaboration, SBOM, SLSA, W3C PROV, Reachability, Resource Routes

1. 從資訊域走向生活域

SEHTS-03 已得到：

\boxed{ \text{AI ancestry 越普遍} \Rightarrow \text{來源純潔論所承認的新資訊越少}. }

下一步不是再問「文章能不能看」，而是：

如果一個人拒絕所有受 AI 因果影響的工具、資訊、服務與知識來源，他還能完成哪些生活 task？

這變成：

\boxed{ \text{task feasibility under provenance constraints}. }

2. 四種隔離政策

自然語言中的「不能看、不能碰、不能用」其實至少有四種。

Read Ban

不能把 AI-ancestry artifact 當資訊來源。

Use Ban

不能用 AI-ancestry software / tool 完成 task。

Dependency Ban

即使直接使用的是 human-made artifact，只要 upstream dependency 有 AI 也不能用。

Social Knowledge Ban

若 human collaborator 的知識受到 AI 實質影響，其知識傳遞亦被視為 contaminated。

最極端 policy 同時啟用四者。

3. Provenance Graph 並非本文發明

W3C PROV 已提供 Entity、Activity、Agent 以及 generation、usage、derivation、influence 等 provenance relations。

SLSA 把 provenance 定義為可追蹤 software artifact 在複雜 supply chain 中「何處、何時、如何」被產生的可驗證資訊。

NIST 的 SBOM 定義則明確處理 software components 與 supply-chain relationships。

SPDX 3.x 亦可表達 software components、AI models、datasets、provenance、integrity 與 system-element relationships。

本文的新操作只有：

\boxed{ \text{把 AI ancestry 當成 zero-tolerance admissibility constraint}. }

4. Resource–Dependency Graph

定義：

\boxed{ G=(V,E). }

每個 $v\in V$ 可為：

information artifact；
tool；
service；
person；
dataset；
model；
build system；
scientific instrument；
infrastructure component。

edge：

u\rightarrow v

表示：

\boxed{ v\text{ 在所採 provenance policy 下依賴 }u. }

5. 「因果污染」是簡稱

本文的 causal contamination 更精確是：

\boxed{ \text{provenance / dependency reachability}. }

citation、build dependency、tool usage 與 human semantic influence 的 causal strength 不同。

v0.1.0 先採 boolean dependency。

6. AI Seed 與 Contamination Closure

令：

\mathcal A\subseteq V

為 policy 認定的 AI-involved nodes。

定義：

\boxed{ \mathcal C = \operatorname{Reach}_{G}^{+}(\mathcal A). }

若：

v\in\mathcal C,

代表存在：

a\in\mathcal A

與 path：

a\leadsto v.

full-ancestry purist 拒絕所有：

\mathcal C.

7. Policy-Relative Pure Resource Set

定義：

\boxed{ \mathcal P = V\setminus\mathcal C. }

$\mathcal P$ 不表示 truth set、safe set 或 morally superior set。

它只表示：

\boxed{ \text{依該 policy，沒有 AI ancestry 的 nodes}. }

8. Contamination-Closure Monotonicity

命題 8.1

若：

G=(V,E), \qquad G'=(V',E'),

且：

V\subseteq V',

E\subseteq E',

\mathcal A\subseteq\mathcal A',

則：

\boxed{ \mathcal C_G \subseteq \mathcal C_{G'}\cap V. }

證明

若 $v\in\mathcal C_G$ ，存在 $a\in\mathcal A$ 與 $G$ 中 path $a\leadsto v$ 。

因：

\mathcal A\subseteq\mathcal A', \qquad E\subseteq E',

同一 path 亦存在於 $G'$ 。

故：

v\in\mathcal C_{G'}.

\boxed{\square}

9. 生活由 Tasks 構成

令：

\boxed{ \mathcal T = \{ \tau_1,\tau_2,\ldots \}. }

task 可以抽象表示：

obtain information；
communicate；
write software；
travel；
publish；
transact；
perform analysis；
access healthcare；
learn。

本文不假定這些 task 現在都依賴 AI。

10. Resource Route

對 task：

\tau,

定義 feasible route family：

\boxed{ \mathcal R(\tau). }

一條：

r\in\mathcal R(\tau)

是一組或有序列 resources。

它代表：

在目前技術與制度條件下完成 $\tau$ 的一條可行依賴路徑。

11. Pure Route 與 Pure-Feasible Task

若：

r\cap\mathcal C=\varnothing,

稱 $r$ 為 pure route。

定義：

\boxed{ \mathcal L^{\mathrm{pure}} = \{ \tau: \exists r\in\mathcal R(\tau), \, r\cap\mathcal C=\varnothing \}. }

這就是 pure-feasible life-space。

12. Pure-Route Contraction Proposition

命題 12.1

固定 task set 與 route families。

若：

\mathcal C\subseteq\mathcal C',

則：

\boxed{ \mathcal L^{\mathrm{pure}}(\mathcal C') \subseteq \mathcal L^{\mathrm{pure}}(\mathcal C). }

證明

若 $\tau$ 在 $\mathcal C'$ 下仍 pure-feasible，則存在 route $r$ ：

r\cap\mathcal C'=\varnothing.

由：

\mathcal C\subseteq\mathcal C',

必有：

r\cap\mathcal C=\varnothing.

故 $\tau$ 在較小 contamination closure 下亦 pure-feasible。

\boxed{\square}

13. 時間上不一定單調

新 pure alternatives 可以出現。

所以：

\mathcal L_t^{\mathrm{pure}}

隨時間不一定單調縮小。

本命題只說：

\boxed{ \text{固定 route universe 下，contamination expansion 不能增加 pure feasibility}. }

14. All-Paths Contamination Criterion

定理 14.1

\boxed{ \tau\notin\mathcal L^{\mathrm{pure}} \iff \forall r\in\mathcal R(\tau), \quad r\cap\mathcal C\neq\varnothing. }

證明

由 pure-feasible 定義：

\tau\in\mathcal L^{\mathrm{pure}}

若且唯若至少存在一條與 $\mathcal C$ 不相交的 route。

取否定即得。

\boxed{\square}

15. 「不能用」的精確版本

所以：

purist 不能完成 task $\tau$

並不因為某個 AI tool 存在。

而是因為：

\boxed{ \text{所有可接受 routes 都被 ancestry constraint 擋住}. }

16. Epistemic Cut Set

若 node set：

S

滿足：

\forall r\in\mathcal R(\tau), \quad r\cap S\neq\varnothing,

則 $S$ 為 task-route cut set。

若：

S\subseteq\mathcal C,

則：

\tau \notin \mathcal L^{\mathrm{pure}}.

17. Dependency Chokepoint

若單一 node $v$ 位於 task $\tau$ 的所有 routes：

v\in r \qquad \forall r\in\mathcal R(\tau),

則 $v$ 是 chokepoint。

若：

v\in\mathcal C,

則：

\boxed{ \tau\notin\mathcal L^{\mathrm{pure}}. }

所以 infrastructure concentration 會放大極端 purity policy 的成本。

18. Weighted Life-Space

令：

w(\tau)\ge0

為 task importance。

定義：

\boxed{ U^{\mathrm{pure}} = \sum_{\tau\in\mathcal L^{\mathrm{pure}}} w(\tau). }

在固定 routes 下，contamination closure 擴張時：

U^{\mathrm{pure}}

不增。

19. Essential-Life Failure

令：

\mathcal T_{\mathrm{ess}}

為 essential tasks。

若某：

\tau\in\mathcal T_{\mathrm{ess}}

滿足：

\tau\notin\mathcal L^{\mathrm{pure}},

則：

\boxed{ \text{full purity policy 與至少一個 essential task 發生衝突}. }

主體只能：

放棄 task；
找新 pure route；
修改 policy；
接受 AI-ancestry resource。

20. AI-Distance

定義：

\boxed{ d_A(v) = \inf \{ \ell: \exists a\in\mathcal A, \, a\leadsto v \text{ with path length }\ell \}. }

若不存在 path：

d_A(v)=\infty.

21. Purity Policy Spectrum

Direct-Only

只排除 direct AI nodes。

One-Hop

排除：

d_A(v)\le1.

$k$ -Hop

排除：

d_A(v)\le k.

Full-Ancestry

排除：

d_A(v)<\infty.

所以「只要沾邊」就是：

\boxed{ k=\infty }

的端點。

22. 「沾邊」必須有深度定義

若某人說：

只要沾到 AI 就不行。

必須追問：

direct generation？
editing？
upstream search？
collaborator 曾問 AI？
software dependency？
build tool？
infrastructure？

沒有 ancestry depth 與 edge types，就沒有可重現 policy。

23. Weighted Influence

boolean ancestry 可以放寬。

令 edge weight：

w_e\in[0,1].

定義 path influence：

W(p).

再令：

I_A(v) = \sup_{p:a\leadsto v} W(p).

可用 threshold：

I_A(v)>\theta

判定是否拒絕。

因此 full ancestry zero tolerance 只是：

\boxed{ \theta\text{ 極低、ancestry depth 無限} }

的端點。

24. Exposure 不等於 Dependence

看到 AI-generated sentence 不等於：

採信；
使用；
依賴；
同意。

所以：

\boxed{ \text{exposure} \neq \text{epistemic dependence}. }

若 policy 連 exposure 都禁止，它比一般「不信任 AI」更強。

25. Social Knowledge Closure

若 human $p$ 從 AI artifact 學得 proposition $z$ ，再告訴 human $q$ ，

最強 social-ancestry policy 會令：

z

繼續帶有 AI ancestry。

因此：

\boxed{ \text{只跟人類說話} }

也不自動保證 No-AI provenance。

26. Human Re-Authoring 的兩種政策

若：

x_{\mathrm{AI}} \rightarrow h \rightarrow y_{\mathrm{human}},

可採：

Genealogical Rule

A^\ast(y_{\mathrm{human}})=1.

Verification Reset

若 human 獨立理解、重算與驗證後：

V(y)>0.

第二種就是 SEHTS-03 的 Verification Escape。

27. 如果 Human Verification 可以重置

那 AI ancestry 不再是永久 invalidator。

整體變成：

\boxed{ \text{AI output} \rightarrow \text{human/formal/empirical verification} \rightarrow \text{new epistemic status}. }

這不再是 quarantine policy，而是 verification policy。

28. Incomplete Provenance

真實 graph：

G

通常不可完全觀測。

實際得到：

\widehat G \subseteq G.

29. Incomplete-Provenance Optimism Proposition

命題 29.1

若：

\widehat G\subseteq G

且使用相同已知 AI seeds，則：

\boxed{ \widehat{\mathcal C} \subseteq \mathcal C. }

因此：

\boxed{ \mathcal P \subseteq \widehat{\mathcal P}. }

證明

任何 $\widehat G$ 中存在的 AI-to- $v$ path 亦存在於 $G$ 。

故 observed contamination 不會超過 true contamination。

取 complement 得：

\mathcal P \subseteq \widehat{\mathcal P}.

\boxed{\square}

30. 這代表「純潔」容易被高估

在 provenance 不完整時：

\boxed{ \text{not found} \neq \text{proved absent}. }

因此 full ancestry purism 需要面對下一個問題：

你要怎麼證明一個 artifact 從來沒有任何 AI ancestry？

這正是 SEHTS-06 的主題。

31. False-Pure Node

若：

v\in\widehat{\mathcal P}

但：

v\notin\mathcal P,

稱 $v$ 為 false-pure node。

來源包括：

missing dependency；
hidden tool；
undocumented AI edit；
collaborator non-disclosure；
unavailable upstream history。

32. Negative-Provenance Problem

要證明：

v\in\mathcal P,

實際是要證明：

\boxed{ \text{不存在任何 AI seed 到 }v\text{ 的 admissible provenance path}. }

這是 absence-of-path claim。

在 incomplete graph 中特別昂貴。

33. 為什麼 Supply-Chain Standards 相關？

SLSA 的 provenance 目標就是追蹤 artifact 經複雜 supply chain 回到來源。

SBOM / SPDX 又記錄 components 與 dependency relationships。

所以 extreme AI purism 若要一致執行，某種意義上是在要求：

\boxed{ \text{跨資訊、工具、服務與人的 AI-free bill of materials}. }

34. 但 Epistemic BOM 比 Software BOM 更難

software dependencies 還有 packages、builds、repositories、versions。

human epistemic dependencies 可能包括：

conversation；
search ranking；
forgotten source；
translation；
recommendation；
collaborator idea；
memory。

所以：

\boxed{ \text{AI-free epistemic BOM} }

通常比 software BOM 更難完整。

35. 2026 Adoption 只提供背景，不提供定理

Stanford 2026 AI Index 報告指出，2025 年 surveyed organizations 的 AI adoption 達 88%，70% 至少在一項 business function 使用 generative AI。

這支持：

\boxed{ \text{AI-mediated production 已廣泛進入組織流程}. }

但它不推出：

88\%\text{ artifacts have AI ancestry}.

36. Coding Agents 提供可觀察的 Human × AI Provenance

一項 2026 GitHub 大規模研究在 129,134 projects 中估計 coding-agent adoption 約 15.85%–22.60%，並指出 agentic tools 會在 commits、pull requests 等 artifacts 留下較明顯 traces。

後續新 project 研究得到更高 adoption。

Microsoft early-2026 CLI coding-agent rollout 研究亦在數萬工程師尺度觀察到實際 adoption 與 workflow effect。

因此：

\boxed{ \text{Human × AI provenance 不是純思想實驗資料結構}. }

37. Adoption 不等於 Trust

本文不推出：

\boxed{ \text{AI 用得多} \Rightarrow \text{AI 值得相信}. }

adoption 是 dependency fact。

verification 是 epistemic judgment。

38. Quarantine Pressure Metric

定義：

\boxed{ Q = 1- \frac{ \sum_{\tau\in\mathcal L^{\mathrm{pure}}} w(\tau) }{ \sum_{\tau\in\mathcal T} w(\tau) }. }

若 denominator 非零。

$Q$ 越高，代表更多 task utility 被 purity policy 排除。

這是本文提出的 framework metric，不是已有 empirical index。

39. Complete Quarantine Limit

若：

\mathcal L^{\mathrm{pure}}=\varnothing,

則：

Q=1.

這不表示主體物理上必然無法存活。

只表示：

\boxed{ \text{在目前 task-route model 中沒有符合 full ancestry purity 的 route}. }

40. Purity–Functionality Frontier

令 policy strictness 為：

\lambda.

例如：

\lambda=k

代表 $k$ -hop ancestry depth。

通常：

\lambda\uparrow \Rightarrow \mathcal C_\lambda\uparrow \Rightarrow \mathcal L_\lambda^{\mathrm{pure}}\downarrow

在固定 route model 下成立。

因此可研究：

\boxed{ \text{purity strictness} \quad \text{vs} \quad \text{task feasibility}. }

41. AI Skepticism 的兩種版本

Epistemic Quarantine

A^\ast=1 \Rightarrow V=0.

Epistemic Hygiene

A^\ast=1 \Rightarrow \text{increase verification burden}.

本文認為真正值得後續政策研究的是第二種，而不是把兩者混為一談。

42. Hygiene Policy

可令：

\boxed{ R(x) = R_0(x) + \beta A^\ast(x) }

其中 $R(x)$ 是 required verification effort。

AI ancestry 增加驗證成本，但不自動把內容價值歸零。

43. 一致執行所需的 Policy Specification

如果 ancestry purity 要成為 universal epistemic principle，至少必須聲明：

ai_seed_definition
dependency_edge_types
ancestry_depth
unknown_provenance_policy
human_rewrite_policy
human_verification_override
formal_verification_override
social_transmission_rule
tool_usage_rule
infrastructure_dependency_rule

否則「AI 沾邊就不算」無法重現。

44. 黑色幽默故事不是 Proof

《最後一位純人類讀者》會把 full ancestry closure 放入 daily-life route system。

它不是本篇 theorem 的證據。

它是：

\boxed{ \text{narrative visualization of the model}. }

故事中若連朋友也算污染，必須明示額外採用了 social-knowledge ancestry rule。

45. 新穎性邊界

本文不宣稱首次提出：

dependency graph；
transitive closure；
reachability；
provenance graph；
software supply chain；
SBOM；
SLSA；
SPDX；
graph cut sets；
AI adoption research。

本文提出的是：

\boxed{ \text{把 zero-tolerance AI-origin epistemology 表為 provenance-reachability exclusion policy}. }

並從中導出：

contamination-closure monotonicity；
pure-route contraction；
all-paths contamination criterion；
dependency chokepoints；
AI-distance policy spectrum；
incomplete-provenance optimism；
life-space quarantine pressure。

46. 本文不證明什麼？

本文不證明：

\boxed{ \text{所有現代生活資源已有 AI ancestry}. }

不證明：

\boxed{ \text{AI adoption 必然趨近 }100\%. }

不證明：

\boxed{ \text{不使用 AI 就不能生活}. }

不證明：

\boxed{ \text{所有 AI skeptical policy 都會隔離}. }

只對：

\boxed{ \text{full-ancestry zero-tolerance policy} }

推導 dependency-graph 後果。

47. Epistemic Quarantine Paradox

命題

假設主體要求所有 used resources 均位於：

V\setminus\mathcal C.

而 task $\tau$ 的所有 feasible routes 都滿足：

\forall r\in\mathcal R(\tau), \quad r\cap\mathcal C\neq\varnothing.

則主體若維持 purity，就必須放棄 $\tau$ 。

因此 contamination closure 擴張時，在固定 route universe 中可完成 task set 不增。

這就是：

\boxed{ \text{AI Epistemic Quarantine Paradox}. }

它不是 logical contradiction。

它是：

\boxed{ \text{purity objective} \quad \text{vs} \quad \text{functionality objective} }

的衝突。

48. 結論

SEHTS-03 把來源零化推到資訊域：

\boxed{ \text{Origin Nullification} + \text{AI Ubiquity} \Rightarrow \text{admissible information contraction}. }

本文再把它推到生活域。

AI seed：

\mathcal A

經 provenance reachability 形成：

\boxed{ \mathcal C = \operatorname{Reach}^{+}_G(\mathcal A). }

task $\tau$ 有 route family：

\mathcal R(\tau).

只要存在一條 clean route：

r\cap\mathcal C=\varnothing,

task 還能在 pure policy 下完成。

只有在：

\boxed{ \forall r\in\mathcal R(\tau), \quad r\cap\mathcal C\neq\varnothing }

時，purity 與完成 task 才真正不可兼得。

所以本文不是在說：

AI 很普及，因此所有人都不能生活。

而是：

若主體把任何 AI ancestry 都當成不可接觸、不可使用的充分條件，那麼只要某個生活 task 的所有可行 dependency routes 都進入 AI ancestry closure，該 task 就必須被放棄或 policy 必須被修改。

更麻煩的是：

\widehat G\subseteq G

時，觀察到的 pure set會高估真正 pure set。

所以：

\boxed{ \text{沒發現 AI ancestry} \neq \text{證明不存在 AI ancestry}. }

這使極端 purity policy 不只面對 life-space contraction，也面對巨大的 negative-provenance burden。

因此可持續的 AI skepticism 更自然地從：

\boxed{ \text{Epistemic Quarantine} }

退到：

\boxed{ \text{Epistemic Hygiene}. }

也就是：

\boxed{ \text{AI provenance 增加驗證責任，而不是自動把資訊歸零}. }

下一篇 SEHTS-05 將進一步處理：

如果 institution 不再主要審查：

\boxed{ \text{claim 是否被證據支持}, }

而開始主要審查：

\boxed{ \text{artifact 的 genealogy 是否夠純}, }

那麼它會從：

\boxed{ \text{Truth Review} }

逐步轉變為：

\boxed{ \text{Genealogy Review}. }

參考文獻

[1] Lebo, T., Sahoo, S., McGuinness, D., et al. (2013). PROV-O: The PROV Ontology. W3C Recommendation.

[2] SLSA Community. (2026). SLSA Specification v1.2 — Provenance. Linux Foundation / Community Specification.

[3] National Institute of Standards and Technology. Software Security in Supply Chains: Software Bill of Materials (SBOM).

[4] SPDX Project. SPDX Specification 3.x.

[5] Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). The 2026 AI Index Report — Economy.

[6] Robbes, R., Matricon, T., Degueule, T., Hora, A., & Zacchiroli, S. (2026). Agentic Much? Adoption of Coding Agents on GitHub. arXiv:2601.18341.

[7] Robbes, R., Matricon, T., Degueule, T., Hora, A., & Zacchiroli, S. (2026). Agentic Very Much! Adoption of Coding Agent in New GitHub Projects. arXiv:2606.07448.

[8] Murphy-Hill, E., Butler, J., & Savelieva, A. (2026). Adoption and Impact of Command-Line AI Coding Agents: A Study of Microsoft's Early 2026 Rollout of Claude Code and GitHub Copilot CLI. arXiv:2607.01418.

[9] Neo.K. (2026). AI 介入即資訊無效？來源零化公理與認識論自我零化定理. SEHTS-03.

Appendix A. Minimal Symbols

Symbol	Meaning
$G=(V,E)$	provenance / resource dependency graph
$\mathcal A$	AI seed nodes
$\mathcal C$	AI contamination closure
$\mathcal P$	policy-relative pure resources
$\mathcal T$	task universe
$\mathcal R(\tau)$	feasible routes for task $\tau$
$\mathcal L^{\mathrm{pure}}$	pure-feasible task set
$d_A(v)$	minimum AI-ancestry path distance
$I_A(v)$	optional weighted AI influence
$Q$	quarantine pressure
$\widehat G$	observed provenance graph
$\widehat{\mathcal P}$	observed pure set

Appendix B. Purity Policy Schema

policy:
  ai_seed_definition:
  dependency_edge_types:
  ancestry_depth:
    direct
    one_hop
    k_hop
    full_transitive_closure

  zero_tolerance:
  weighted_influence_threshold:

  read_ban:
  use_ban:
  dependency_ban:
  social_knowledge_ban:

  human_rewrite_resets_provenance:
  human_verification_override:
  formal_verification_override:
  empirical_verification_override:

  unknown_provenance:
    allow
    reject
    require_audit

Appendix C. Theorem Summary

T1 Contamination-Closure Monotonicity:
  expanding known AI seeds and dependency edges expands known contamination.

T2 Pure-Route Contraction:
  for fixed route families, expanding contamination cannot increase pure-feasible tasks.

T3 All-Paths Contamination:
  a task is pure-infeasible iff every feasible route intersects contamination closure.

T4 Incomplete-Provenance Optimism:
  incomplete observed provenance underestimates contamination and overestimates purity.

AI 認識隔離悖論

AI 認識隔離悖論

因果污染閉包與後 AI 生活空間的收縮

The AI Epistemic Quarantine Paradox

摘要

1. 從資訊域走向生活域

2. 四種隔離政策

Read Ban

Use Ban

Dependency Ban

Social Knowledge Ban

3. Provenance Graph 並非本文發明

4. Resource–Dependency Graph

5. 「因果污染」是簡稱

6. AI Seed 與 Contamination Closure

7. Policy-Relative Pure Resource Set

8. Contamination-Closure Monotonicity

命題 8.1

證明

9. 生活由 Tasks 構成

10. Resource Route

11. Pure Route 與 Pure-Feasible Task

12. Pure-Route Contraction Proposition

命題 12.1

證明

13. 時間上不一定單調

14. All-Paths Contamination Criterion

定理 14.1

證明

15. 「不能用」的精確版本

16. Epistemic Cut Set

17. Dependency Chokepoint

18. Weighted Life-Space

19. Essential-Life Failure

20. AI-Distance

21. Purity Policy Spectrum

Direct-Only

One-Hop

kkk -Hop

Full-Ancestry

22. 「沾邊」必須有深度定義

23. Weighted Influence

24. Exposure 不等於 Dependence

25. Social Knowledge Closure

26. Human Re-Authoring 的兩種政策

Genealogical Rule

Verification Reset

27. 如果 Human Verification 可以重置

28. Incomplete Provenance

29. Incomplete-Provenance Optimism Proposition

命題 29.1

證明

30. 這代表「純潔」容易被高估

31. False-Pure Node

32. Negative-Provenance Problem

33. 為什麼 Supply-Chain Standards 相關？

34. 但 Epistemic BOM 比 Software BOM 更難

35. 2026 Adoption 只提供背景，不提供定理

36. Coding Agents 提供可觀察的 Human × AI Provenance

37. Adoption 不等於 Trust

38. Quarantine Pressure Metric

39. Complete Quarantine Limit

40. Purity–Functionality Frontier

41. AI Skepticism 的兩種版本

Epistemic Quarantine

Epistemic Hygiene

42. Hygiene Policy

43. 一致執行所需的 Policy Specification

44. 黑色幽默故事不是 Proof

45. 新穎性邊界

46. 本文不證明什麼？

47. Epistemic Quarantine Paradox

命題

48. 結論

參考文獻

Appendix A. Minimal Symbols

Appendix B. Purity Policy Schema

Appendix C. Theorem Summary

$k$ -Hop