# 空間化、視覺化與介面注意力調控：從外部注意力場到人機共同可操作表面

**Spatialization, Visualization, and Interface-Based Attention Regulation: From External Attention Fields to Shared Human–AI Operational Surfaces**

版本：v0.1  
日期：2026-07-28  
文件性質：基礎理論與介面工程框架論文  
系列：外部注意力場工程系列，第 5 篇  
建議文件代號：`EML-EAFE-05-2026-v0.1`

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## 摘要

外部注意力場工程若只存在於後端檢索、排序、工具路由與上下文編譯系統中，人類便難以理解人工智慧目前看見什麼、忽略什麼、為何展開某條關係、哪些內容仍被隔離，以及哪些操作已經改變權威工作狀態。反之，若只將注意力狀態視覺化為高亮、熱圖或節點圖，而沒有穩定身份、來源、權限、版本與提交契約，介面又可能製造「看起來可操作，實際上只是顯示」或「看起來只是拖曳，實際上改變執行語義」的危險混淆。

本文提出「空間化、視覺化與介面注意力調控」框架，將外部注意力場、活動工作場與人機操作介面建立為可追蹤但不必同構的多層投影系統。本文區分顯示位置、語義位置、注意力位置、執行位置與治理位置，並指出任何位置關係只有在明確啟用特定介面剖面時，才可承載順序、因果、依賴、權限或路由語義。預設情況下，拖曳、縮放、群聚與視覺靠近只改變顯示投影，不應靜默改寫權威結構。

本文重新定位無限畫布、格子語言、創生矩陣、熱圖與多視圖介面。無限畫布是可平移、縮放、展開與收合的呈現—互動子偶合，而不是格子語言或工作場的本體；格子語言是 NOVA 或其他權威結構之後的自由封裝與操作表面語言；創生矩陣是將可定址操作對象映射為矩陣方塊的應用剖面；熱圖只是工作場某一狀態量的視覺投影，不能將使用率、錯誤、風險、可信度、模型關注與事實真實性壓縮為單一顏色。

本文提出語義縮放、多解析度顯影、焦點—周邊場、注意力手勢、視覺鎖定、區域封裝、比較視圖、分支視圖、時間線、代理覆層與來源覆層。人類與人工智慧可以共享穩定對象身份與可定址空間，但兩者不必看到完全相同的投影。AI 可提出展開、收合、高亮、比較與路由建議；人類操作也可形成注意力調控提案；所有會影響模型可見域、工具權限或權威工作場的操作，都必須經介面語義解析、治理檢查、場補丁生成、驗證與提交。

本文進一步分析視覺顯著性與模型實際注意力不一致、介面暗示因果、隱性抑制、空間偏誤、熱圖誤讀、拖曳誤提交、畫布無限增長、投影陳舊、介面提示注入、代理注意力偽裝與多視圖分裂等失敗模式。為此，本文提出可視注意力帳本、顯示—語義差分、視圖新鮮度、投影可逆性、操作預覽、權威狀態指示、無障礙等價投影與多視圖一致性驗證。

本文最後建立「空間化注意力介面與場引擎」（Spatialized Attention Interface and Field Engine, SAIFE）的系統架構、操作契約、API、資料模型、評估指標、基礎命題與可反證條件。SAIFE 承接 EAFOS、GAALS 與 WFABE，使外部注意力場從後端方法成為人類與 Agent 可以共同觀察、提議、調整、驗證與恢復的操作表面。

**關鍵詞：** 空間化注意力、視覺化、介面調控、格子語言、無限畫布、創生矩陣、語義縮放、人機協作、外部注意力場、工作場

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# 1. 問題起點：不可見的注意力治理

前四篇已建立：

- 外部注意力場；
- 顯影、抑制、約束與路由算子；
- AI—外掛協同注意力閉環；
- 工作場、上下文與多維注意力預算。

但若這些系統只在後端運作，人類通常只能看到：

- 最終回答；
- 一段摘要；
- 工具執行結果；
- 少量引用；
- 不完整的「正在思考」狀態。

人類難以回答：

- AI 此刻的活動工作場包含什麼？
- 哪些內容被抑制？
- 哪些節點仍是推定？
- 哪條來源支撐目前結論？
- 哪些版本互相衝突？
- 哪些工具可用但尚未調用？
- 哪些操作只是建議？
- 哪些操作已經提交到權威狀態？

因此：

$$
\boxed{
\text{Backend Attention Regulation}
\not\Rightarrow
\text{Human-Legible Attention Regulation}
}
$$

介面不是事後美化，而是注意力工程的觀測、操作與治理層。

---

# 2. 介面不是工作場本體

令權威工作場為：

$$
\mathbb W_t
$$

某一介面視圖為：

$$
I_t^{(j)}
=
P_j
\left(
\mathbb W_t,
\mathbb A_t,
u_t
\right)
$$

其中：

- $P_j$ ：第 $j$ 種投影；
- $\mathbb A_t$ ：外部注意力狀態；
- $u_t$ ：使用者、Agent 或觀測者條件。

因此：

$$
\boxed{
I_t^{(j)}
\neq
\mathbb W_t
}
$$

介面是工作場的局部投影與操作入口，不是完整權威狀態。

同一工作場可以產生：

- 文件視圖；
- 對話視圖；
- 無限畫布；
- 格子視圖；
- 創生矩陣；
- 依賴圖；
- 時間線；
- 熱圖；
- 終端；
- Agent 操作面板。

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# 3. 空間化的正式定義

本文所稱空間化，不是將資料隨意排成圖形，而是建立：

$$
\mathcal S_t^{\mathrm{interface}}
=
\left(
O_t,
A_t,
R_t,
Z_t,
G_t,
P_t
\right)
$$

其中：

- $O_t$ ：可定址介面對象；
- $A_t$ ：空間錨點與區域；
- $R_t$ ：可見關係；
- $Z_t$ ：縮放與解析度狀態；
- $G_t$ ：操作手勢與互動；
- $P_t$ ：投影與語義剖面。

空間化的目標是將抽象工作場外部化，使人類與 Agent 能：

- 定位；
- 比較；
- 展開；
- 收合；
- 封裝；
- 鎖定；
- 路由；
- 追蹤；
- 修改；
- 驗證。

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# 4. 五種位置

介面設計必須至少區分五種位置。

## 4.1 顯示位置

$$
p_i^{\mathrm{display}}
$$

表示物件在當前視圖中的座標、排序或區域。

## 4.2 語義位置

$$
p_i^{\mathrm{semantic}}
$$

表示物件在概念、型別、版本、層級或關係結構中的位置。

## 4.3 注意力位置

$$
p_i^{\mathrm{attention}}
$$

表示物件在當前外部注意力場中的活動程度、焦點距離與可展開優先級。

## 4.4 執行位置

$$
p_i^{\mathrm{execution}}
$$

表示物件在流程、資料流、控制流或工具路由中的執行角色。

## 4.5 治理位置

$$
p_i^{\mathrm{governance}}
$$

表示物件所屬權限域、風險域、提交層級與審核邊界。

一般情況下：

$$
p_i^{\mathrm{display}}
\neq
p_i^{\mathrm{semantic}}
\neq
p_i^{\mathrm{attention}}
\neq
p_i^{\mathrm{execution}}
\neq
p_i^{\mathrm{governance}}
$$

---

# 5. 位置語義必須宣告

某些介面剖面可以令位置承載語義。

例如：

```text
left-to-right-sequence
```

可宣告橫向位置代表執行順序。

```text
vertical-abstraction
```

可宣告垂直位置代表抽象層次。

```text
matrix-dependency
```

可宣告行列位置代表依賴群組。

但只有在剖面明確啟用時：

$$
p^{\mathrm{display}}
\Rightarrow
p^{\mathrm{semantic}}
$$

否則：

$$
\boxed{
\text{Spatial Proximity}
\neq
\text{Semantic Dependency}
}
$$

$$
\boxed{
\text{Visual Order}
\neq
\text{Execution Order}
}
$$

---

# 6. 視覺顯著性與模型注意力

介面可以透過：

- 顏色；
- 尺寸；
- 邊框；
- 透明度；
- 位置；
- 動畫；
- 展開層級；
- 排序；

提高人類視覺顯著性。

令人類視覺顯著度為：

$$
W_t^{\mathrm{visual}}(a_i)
$$

模型工作場顯著度為：

$$
W_t^{\mathrm{model}}(a_i)
$$

兩者不必相同：

$$
W_t^{\mathrm{visual}}(a_i)
\neq
W_t^{\mathrm{model}}(a_i)
$$

畫面高亮可能只是提醒人類；模型可能尚未載入該內容。

反之，模型可能使用一個未在畫布上展開的背景節點。

因此介面必須標示：

- 人類高亮；
- 模型活動；
- Agent 建議；
- 系統警報；
- 權威選取；

不可全部使用同一視覺通道。

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# 7. 可見不等於已載入

定義介面可見集合：

$$
V_t^{\mathrm{UI}}
$$

模型上下文集合：

$$
V_t^{\mathrm{model}}
$$

活動工作場集合：

$$
V_t^{\mathrm{work}}
$$

可能有：

$$
V_t^{\mathrm{model}}
\subseteq
V_t^{\mathrm{work}}
$$

而：

$$
V_t^{\mathrm{UI}}
$$

可與兩者部分重疊。

例如，一個畫布可能顯示一萬個縮略節點，但模型只載入其中二十個的完整內容。

---

# 8. 介面注意力狀態

本文定義介面對象的注意力狀態：

$$
s_i^{\mathrm{attn-ui}}
\in
\left\{
\begin{array}{l}
\texttt{latent}\\
\texttt{visible}\\
\texttt{focused}\\
\texttt{pinned}\\
\texttt{expanded}\\
\texttt{model-active}\\
\texttt{agent-requested}\\
\texttt{suppressed}\\
\texttt{quarantined}\\
\texttt{locked}\\
\texttt{stale}
\end{array}
\right\}
$$

同一物件可同時具有多個標記，例如：

```text
visible + pinned + stale
```

表示畫面上固定顯示，但資料已過期。

---

# 9. 焦點—周邊場

人類注意力並非只有「看見／看不見」。

本文將介面分為：

$$
\mathcal F_t
=
\mathcal F_t^{\mathrm{focus}}
\cup
\mathcal F_t^{\mathrm{near}}
\cup
\mathcal F_t^{\mathrm{peripheral}}
\cup
\mathcal F_t^{\mathrm{latent}}
$$

其中：

- 焦點區：完整細節與直接操作；
- 近周邊：摘要、關係與警告；
- 遠周邊：存在感、數量與群聚；
- 潛在區：不渲染或只保留索引。

此結構可以映射到模型解析度：

$$
r_{\mathrm{focus}}
>
r_{\mathrm{near}}
>
r_{\mathrm{peripheral}}
>
r_{\mathrm{latent}}
$$

但映射不是自動的，仍需介面剖面宣告。

---

# 10. 語義縮放

普通幾何縮放只改變尺寸。

語義縮放則依尺度改變顯示內容：

$$
Z_{\mathrm{sem}}
:
(c_i,z)
\rightarrow
c_i^{(r_z)}
$$

例如：

## 遠距離

- 類型；
- 狀態；
- 群聚；
- 風險警報。

## 中距離

- 名稱；
- 摘要；
- 直接關係；
- 活動 Agent。

## 近距離

- 完整內容；
- 來源；
- 歷史；
- 端口；
- 操作契約。

## 內部展開

- 子格子；
- 子圖；
- 程式；
- 記憶；
- 工具流程。

語義縮放的核心是：

$$
\boxed{
\text{Zoom}
\neq
\text{Magnification Only}
}
$$

---

# 11. 多解析度來源保持

即使遠距離只顯示摘要，系統仍需保留：

$$
c_i^{(0)}
\rightarrow
c_i^{(1)}
\rightarrow
\cdots
\rightarrow
c_i^{(\mathrm{full})}
$$

以及每一層的來源映射。

語義縮放不能將摘要變成新的無來源權威物件。

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# 12. 無限畫布的新定位

無限畫布可表示為：

$$
\mathcal C_{\infty}
=
\left(
\mathbb R^2,
\mathcal O,
\mathcal Z,
\mathcal G,
\mathcal P
\right)
$$

其中包含：

- 理論上無界的二維承載面；
- 可定址對象；
- 平移與縮放；
- 操作手勢；
- 投影剖面。

但：

$$
\boxed{
\text{Infinite Canvas}
\neq
\text{Authoritative Work Field}
}
$$

它是：

$$
\boxed{
\text{Presentation–Interaction Sub-Coupling}
}
$$

負責：

- 放置；
- 導航；
- 展開；
- 收合；
- 區域選取；
- 比較；
- 視覺群聚；
- 人機共同指向。

它不自動決定：

- 因果；
- 執行順序；
- 版本；
- 權限；
- 真實度；
- 提交狀態。

---

# 13. 畫布位置與穩定身份

物件身份應滿足：

$$
id(c_i)
=
\mathrm{constant}
$$

即使：

$$
p_{t}^{\mathrm{display}}(c_i)
\neq
p_{t+1}^{\mathrm{display}}(c_i)
$$

因此 Agent 操作應優先使用：

- 穩定 ID；
- 語義路徑；
- 來源；
- 版本；
- 區域標籤；

而不是只使用畫面座標。

---

# 14. 畫布區域

可以定義區域：

$$
\Omega_k
\subseteq
\mathbb R^2
$$

區域可承載：

- 視覺群組；
- 任務階段；
- 權限域；
- 版本分支；
- Agent 工作區；
- 暫存區；
- 隔離區。

但區域語義必須透過剖面宣告。

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# 15. 格子語言的新定位

格子語言不是「只能放在二維方框中的程式碼」。

本文沿用新版定位：

$$
\boxed{
\text{Grid Language}
=
\text{Free Encapsulation}
+
\text{Declared Coupling}
+
\text{Multi-Projection}
+
\text{Operational Addressability}
}
$$

格子是：

> 可命名、可定址、可展開、可收合、可偶合、可追蹤與可再次封裝的語義操作單元。

格子可封裝：

- NOVA 子圖；
- 工作場子區；
- 文件；
- 程式；
- Agent；
- 工具；
- 任務；
- 記憶；
- 世界狀態；
- 一條世界線。

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# 16. 格子與畫布分離

格子可以出現在：

- 無限畫布；
- 矩陣；
- 線性文件；
- 終端；
- 階層樹；
- 時間線；
- 無介面 Runtime。

因此：

$$
\boxed{
\text{Grid}
\neq
\text{Canvas Rectangle}
}
$$

無限畫布只是格子的一種承載面。

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# 17. 格子注意力操作

對格子 $g_i$ 可進行：

- `reveal`；
- `suppress`；
- `focus`；
- `pin`；
- `expand`；
- `collapse`；
- `lock`；
- `compare`；
- `route`；
- `encapsulate`；
- `branch`；
- `validate`；
- `commit`。

其中只有部分操作改變權威工作場。

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# 18. 創生矩陣的新定位

創生矩陣將可操作對象映射為矩陣方塊：

$$
M_{ij}
=
c_k
$$

每個方塊不是像素，而是可定址操作對象。

創生矩陣適合呈現：

- 大量單元；
- 相對位置；
- 群聚；
- 使用率；
- 錯誤；
- 風險；
- Agent 操作；
- 版本狀態。

本文將其定位為：

$$
\boxed{
\text{Genesis Matrix}
=
\text{Matrix-Based Operational Projection Profile}
}
$$

即格子語言與工作場的一種矩陣應用剖面。

---

# 19. 熱圖只是投影

令工作場狀態量為：

$$
m_k(c_i,t)
$$

熱圖為：

$$
H_k
=
P_{H_k}
\left(
\mathbb W_t
\right)
$$

可視化的量包括：

- 使用率；
- 錯誤率；
- 延遲；
- 修改頻率；
- 風險；
- AI 存取；
- 未驗證程度；
- 版本衝突；
- 來源缺口。

但：

$$
\boxed{
\text{Usage}
\neq
\text{Risk}
\neq
\text{Truth}
\neq
\text{Attention}
}
$$

每種量應使用獨立圖層或明確圖例。

---

# 20. 節點熱度與關係熱度

錯誤與風險不只存在於節點。

節點狀態：

$$
m_i
$$

關係狀態：

$$
m_{ij}
$$

例如：

- 介面不相容；
- 版本跨線；
- 資料流錯誤；
- 因果矛盾；
- 權限越界；
- Agent 交接污染。

介面需要能顯示「邊的風險」，而不是只把某個節點塗紅。

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# 21. 多投影系統

令投影集合為：

$$
\mathcal P
=
\left\{
P_{\mathrm{canvas}},
P_{\mathrm{matrix}},
P_{\mathrm{document}},
P_{\mathrm{timeline}},
P_{\mathrm{graph}},
P_{\mathrm{terminal}},
P_{\mathrm{agent}}
\right\}
$$

同一權威工作場：

$$
\mathbb W
$$

可生成：

$$
I^{(j)}
=
P_j(\mathbb W)
$$

不同投影可以有不同：

- 排列；
- 摘要；
- 操作控制；
- 可見深度；
- 顯著度；
- 適用角色。

---

# 22. 多投影一致性

若某一投影提出修改：

$$
\delta I^{(j)}
$$

不能直接假設它能回寫工作場。

需要：

$$
\delta I^{(j)}
\xrightarrow{\operatorname{Interpret}}
\delta\mathbb W^{\mathrm{proposal}}
\xrightarrow{\Gamma}
\delta\mathbb W^{\mathrm{approved}}
\xrightarrow{\mathcal V}
\mathbb W'
$$

其他投影再重新生成：

$$
I'^{(k)}
=
P_k(\mathbb W')
$$

因此：

$$
\boxed{
\text{Edit One View}
\neq
\text{Mutate All Views Directly}
}
$$

---

# 23. 顯示—權威差分

介面本地狀態可能尚未提交。

定義：

$$
\Delta_{\mathrm{display-authority}}
=
I_t^{\mathrm{local}}
\ominus
P(\mathbb W_t^{\mathrm{authority}})
$$

介面應顯示：

- 未提交變更；
- 已提交變更；
- 衝突；
- 過期視圖；
- 權威版本；
- 只讀投影。

---

# 24. 視圖新鮮度

每個視圖具有：

$$
t_{\mathrm{render}}
$$

以及權威工作場版本：

$$
v_{\mathrm{authority}}
$$

若介面基於舊版本：

$$
v_{\mathrm{view}}
\neq
v_{\mathrm{authority}}
$$

則應標記為：

```text
stale
```

禁止在未重新同步時直接提交高風險修改。

---

# 25. 注意力手勢

人類操作可以被解釋為注意力提案。

## 25.1 點選

表示請求焦點或詳情。

## 25.2 框選

表示建立候選區域。

## 25.3 釘選

表示在滾動工作場中保留。

## 25.4 收合

表示降低顯示解析度，不必等於從模型工作場移除。

## 25.5 隱藏

需要區分：

- 只對人類隱藏；
- 對模型抑制；
- 對所有 Agent 隔離。

## 25.6 拖曳

預設只改顯示位置。

## 25.7 連線

預設建立關係提案，而不是自動建立因果或執行邊。

## 25.8 封裝

建立新的格子或區域邊界提案。

## 25.9 鎖定

可能表示：

- 不移動；
- 不修改；
- 不抑制；
- 不提交；
- 保留在上下文。

必須選擇具體鎖定類型。

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# 26. 介面操作的三種級別

## 26.1 純顯示操作

只改變本地視圖：

- 平移；
- 縮放；
- 排列；
- 顏色；
- 本地收合。

## 26.2 注意力場操作

改變：

- 顯著度；
- 展開深度；
- 模型可見域；
- Agent 路由；
- 工作場釘選。

需要生成注意力場補丁。

## 26.3 權威結構操作

改變：

- 版本；
- 因果；
- 依賴；
- 程式結構；
- 資料；
- 權限；
- 提交狀態。

需要更高權限與驗證。

---

# 27. 操作預覽

任何非純顯示操作，應先展示預期效果：

```text
此操作將：
- 將 8 個節點加入模型活動工作場
- 使用約 6,000 tokens
- 暫時抑制 3 個舊版本節點
- 建立 1 條待驗證依賴關係
- 不修改權威資料
```

使用者或治理層可：

- 批准；
- 限制；
- 改為只讀；
- 取消。

---

# 28. AI 介面提案

AI 可提出：

- 高亮矛盾；
- 展開來源；
- 收合低價值分支；
- 建立比較視圖；
- 將高風險節點移入隔離區；
- 重新排列以顯示依賴；
- 將一組節點封裝為格子；
- 建議使用某種投影。

但：

$$
\boxed{
\text{AI Layout Proposal}
\neq
\text{Authoritative Rearrangement}
}
$$

---

# 29. 人類與 Agent 共享定址空間

人與 Agent 應共享：

- 對象 ID；
- 區域 ID；
- 版本；
- 關係類型；
- 操作名稱；
- 視圖狀態。

例如人類可以說：

> 展開 `grid://project/parser/error-paths`。

Agent 也可回覆：

> 我已將 `node-882` 的來源關係顯影到深度 2，但尚未加入模型活動上下文。

這降低「那個左邊紅色框」之類不穩定指代。

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# 30. 代理覆層

介面可顯示不同 Agent 的：

- 目前焦點；
- 已讀區域；
- 正在修改；
- 建議節點；
- 等待批准；
- 鎖定範圍；
- 最近工具路由。

但必須避免讓「Agent 游標」被誤認為其完整內部注意力。

代理覆層是行為與工作場狀態投影，不是模型內部機制的直接可視化。

---

# 31. 比較視圖

比較兩個版本或候選工作場：

$$
D
\left(
\mathbb W^{(1)},
\mathbb W^{(2)}
\right)
$$

介面可顯示：

- 新增；
- 移除；
- 修改；
- 顯著度變化；
- 約束變化；
- 路由變化；
- 未決節點；
- 來源差異。

比較視圖應保留分支身份，避免先合併再比較。

---

# 32. 時間線視圖

對工作場歷史：

$$
\mathbb W_{t_0},
\mathbb W_{t_1},
\ldots,
\mathbb W_{t_n}
$$

時間線可顯示：

- 顯影事件；
- 抑制；
- 工具調用；
- Agent 操作；
- 人類批准；
- 版本分叉；
- 回滾；
- 檢查點。

時間位置表示歷史順序，而不是語義優先級。

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# 33. 介面注意力帳本

每次注意力操作記錄：

$$
\ell_i^{\mathrm{ui}}
=
\left(
actor,
view,
gesture,
interpretation,
targets,
before,
after,
authority,
time
\right)
$$

例如：

```json
{
  "gesture": "collapse",
  "interpretation": "display_only",
  "targets": ["grid-17"],
  "model_attention_changed": false,
  "authority_changed": false
}
```

這能防止使用者誤以為收合畫面已經降低模型注意。

---

# 34. 空間預算

視覺介面也有有限預算：

$$
\mathbf B_t^{\mathrm{space}}
=
\left(
B_{\mathrm{pixels}},
B_{\mathrm{objects}},
B_{\mathrm{labels}},
B_{\mathrm{edges}},
B_{\mathrm{motion}},
B_{\mathrm{human-focus}}
\right)
$$

介面不能同時完整顯示所有內容。

因此需要：

- 視窗化渲染；
- 群聚；
- 邊捆綁；
- 標籤抽樣；
- 多解析度；
- 局部布局；
- 焦點區；
- 搜尋與導航。

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# 35. 視覺雜訊與語義雜訊

視覺雜訊：

- 過多線條；
- 過多顏色；
- 動畫；
- 標籤重疊；
- 無限縮略節點。

語義雜訊：

- 無關關係；
- 過期版本；
- 重複內容；
- 未標記推定；
- 無效警報。

兩者相關但不同：

$$
N_{\mathrm{visual}}
\neq
N_{\mathrm{semantic}}
$$

介面清爽不代表工作場乾淨；工作場乾淨也不代表畫面易讀。

---

# 36. 大尺度顯影

當潛在單元數為：

$$
10^4
\sim
10^7
$$

系統不能全部載入與渲染。

需要：

$$
\text{Global Index}
\rightarrow
\text{Region Reveal}
\rightarrow
\text{Local Layout}
\rightarrow
\text{Detail Expansion}
$$

動態顯影在此成為性能機制與注意力機制的統一接口。

---

# 37. 介面虛擬化

對畫布與矩陣，只渲染：

$$
O_t^{\mathrm{visible}}
\cup
O_t^{\mathrm{nearby}}
\cup
O_t^{\mathrm{pinned}}
$$

其餘物件保留在索引與權威工作場中。

介面卸載不等於工作場遺忘。

---

# 38. 布局穩定性

若每次顯影都重新排列全部節點，人類會失去空間記憶。

因此可定義布局變化成本：

$$
C_{\mathrm{layout}}
=
\sum_i
\left\|
p_{i,t+1}^{\mathrm{display}}
-
p_{i,t}^{\mathrm{display}}
\right\|
$$

系統應在資訊增益與布局穩定之間平衡。

---

# 39. 視覺位置偏誤

人類容易把：

- 中央；
- 上方；
- 較大；
- 較亮；
- 較靠近；

解讀為更重要、更真或更權威。

因此介面應避免無意中將布局美學轉化為認知權力。

---

# 40. 介面暗示因果

箭頭、左到右排列與時間線容易暗示因果。

若關係只是：

- 引用；
- 相似；
- 共現；
- 同一群組；

不應使用與因果或執行相同的視覺語法。

---

# 41. 熱圖誤讀

單一色階可能混淆：

- 高使用；
- 高風險；
- 高錯誤；
- 高關注；
- 高可信。

每個熱圖都必須標示：

- 指標；
- 單位；
- 時間範圍；
- 資料來源；
- 是否正規化；
- 缺失值；
- 更新時間。

---

# 42. 隱性抑制

介面可能只顯示被選中的內容，卻不讓使用者知道有多少候選被排除。

可以顯示：

```text
目前顯示 42 個節點
候選域共 8,240 個節點
其中 6,900 個因任務低相關度收合
1,100 個因權限不可見
198 個因版本過期抑制
```

不必暴露敏感內容，但應讓使用者知道視圖是裁剪結果。

---

# 43. 介面提示注入

外部文件、節點名稱或 Agent 訊息可能包含誘導操作的文字。

介面必須區分：

- 系統控制；
- 使用者命令；
- Agent 建議；
- 外部資料；
- 文件內容。

外部資料不能偽裝成確認按鈕、系統警報或權限提示。

---

# 44. 拖曳誤提交

最危險的介面錯誤之一是：

> 使用者只是重新排版，系統卻修改了執行或依賴結構。

因此拖曳預設應為：

```text
display_only
```

只有在啟用具名語義模式並預覽補丁後，才可成為：

```text
semantic_move
execution_reorder
governance_transfer
```

---

# 45. 假完整性

收合、摘要與乾淨布局可能讓使用者誤以為系統已經完整理解任務。

介面應顯示：

- 閉包缺口；
- 未載入來源；
- 未驗證推定；
- 剩餘衝突；
- 目前預算；
- 工作場完整度。

---

# 46. 多視圖分裂

若文件視圖、畫布、矩陣與 Agent 介面各自保存獨立狀態，會產生：

$$
I^{(1)}
\not\cong
I^{(2)}
$$

且無法知道哪個是最新狀態。

解法是共享權威工作場與追加式補丁，而不是讓每個 UI 自行管理真相。

---

# 47. 無障礙等價投影

空間介面不能成為唯一操作方式。

每一重要空間操作應具有：

- 鍵盤操作；
- 文字命令；
- 結構化列表；
- 螢幕閱讀器標籤；
- 非顏色狀態標記；
- 可匯出資料。

因此：

$$
\boxed{
\text{Spatial Interface}
\neq
\text{Visual-Only Interface}
}
$$

---

# 48. 介面治理原則

## 原則一：權威狀態可辨識

使用者必須知道目前看到的是：

- 權威狀態；
- 本地草稿；
- Agent 提案；
- 過期快照；
- 比較分支。

## 原則二：顯示與語義預設分離

拖曳與排列不應靜默改寫語義。

## 原則三：模型注意與人類高亮分離

## 原則四：被抑制範圍可被概括說明

## 原則五：高風險操作先預覽

## 原則六：多視圖共享穩定身份

## 原則七：投影可逆

重要視覺摘要應能回到來源與完整結構。

## 原則八：布局不得偽裝真實度

## 原則九：外部資料不得取得介面控制權

## 原則十：無障礙投影與空間投影同等重要

---

# 49. 空間化注意力介面與場引擎

本文將第一代系統命名為：

# Spatialized Attention Interface and Field Engine

縮寫：

# SAIFE

定義：

$$
\operatorname{SAIFE}
=
\left(
\mathbb W,
\mathbb A,
\mathcal P,
\mathcal L_y,
\mathcal Z,
\mathcal G,
\mathcal I,
\Gamma,
\mathcal V,
\mathcal Q
\right)
$$

其中：

- $\mathbb W$ ：權威工作場；
- $\mathbb A$ ：外部注意力狀態；
- $\mathcal P$ ：投影剖面；
- $\mathcal L_y$ ：布局與區域引擎；
- $\mathcal Z$ ：語義縮放與多解析度；
- $\mathcal G$ ：手勢與操作語義解析器；
- $\mathcal I$ ：人類—Agent 共享定址層；
- $\Gamma$ ：治理與提交門；
- $\mathcal V$ ：投影與補丁驗證器；
- $\mathcal Q$ ：介面注意力帳本。

---

# 50. SAIFE 系統流程

```text
Authoritative Work Field
          ↓
External Attention State
          ↓
Projection Profile Selection
          ↓
Layout / Matrix / Canvas / Timeline
          ↓
Semantic Zoom and Attention Overlays
          ↓
Human or Agent Interaction
          ↓
Gesture Interpretation
   ┌──────┼────────────┐
Display  Attention   Authority
 Only      Patch       Patch
          ↓
Governance and Preview
          ↓
Validation and Commit
          ↓
Updated Work Field
          ↓
Re-render All Relevant Views
```

---

# 51. 最小 API 草案

```text
project_work_field(
  work_field,
  attention_state,
  observer,
  projection_profile
) -> InterfaceView

apply_semantic_zoom(
  view,
  region,
  zoom_level,
  resolution_policy
) -> InterfaceDelta

interpret_gesture(
  gesture,
  view_state,
  interaction_profile
) -> OperationProposal

preview_operation(
  operation_proposal,
  work_field,
  budget,
  governance_profile
) -> OperationPreview

commit_interface_patch(
  approved_proposal,
  authoritative_work_field
) -> UpdatedWorkField

synchronize_views(
  updated_work_field,
  active_views
) -> ViewUpdates

describe_suppressed_scope(
  attention_field,
  observer_permissions
) -> SuppressionSummary
```

---

# 52. 介面物件資料模型

```json
{
  "interface_object": {
    "object_id": "grid-017",
    "authority_ref": "nova://project/module/parser",
    "view_id": "canvas-main",
    "display_position": {
      "x": 1280,
      "y": 640
    },
    "semantic_path": [
      "project",
      "module",
      "parser"
    ],
    "attention_state": [
      "visible",
      "pinned",
      "model-active"
    ],
    "execution_role": null,
    "governance_domain": "project-write",
    "resolution": "summary",
    "view_version": 19,
    "authority_version": 19
  }
}
```

---

# 53. 操作提案資料模型

```json
{
  "interface_operation": {
    "operation_id": "ui-op-208",
    "actor": "human-user",
    "gesture": "drag",
    "targets": ["grid-017"],
    "interpretation": "display_only",
    "requested_effect": {
      "display_position": {
        "x": 1520,
        "y": 700
      }
    },
    "attention_effect": null,
    "authority_effect": null,
    "requires_preview": false,
    "requires_commit": false
  }
}
```

---

# 54. 注意力操作提案範例

```json
{
  "interface_operation": {
    "operation_id": "ui-op-209",
    "actor": "agent-research-01",
    "gesture": "expand_relation",
    "targets": ["claim-108"],
    "interpretation": "attention_patch",
    "requested_effect": {
      "relation_types": [
        "source",
        "contradiction"
      ],
      "max_depth": 2,
      "model_context": true
    },
    "estimated_budget": {
      "tokens": 6000,
      "tool_calls": 1
    },
    "requires_preview": true,
    "requires_commit": true
  }
}
```

---

# 55. 評估指標

## 55.1 權威辨識率

使用者能否正確辨識權威、草稿、提案與過期視圖。

## 55.2 顯示—語義誤操作率

$$
R_{\mathrm{display-semantic}}
=
\frac{
\text{被誤解為語義修改的純顯示操作}
+
\text{被誤解為純顯示的語義操作}
}{
\text{總介面操作}
}
$$

## 55.3 模型注意可解釋率

介面能否解釋哪些內容已進入模型工作場。

## 55.4 抑制透明度

使用者是否知道視圖經過裁剪，以及主要裁剪理由。

## 55.5 多視圖一致率

## 55.6 視圖新鮮度

## 55.7 語義縮放來源保持率

## 55.8 操作回滾成功率

## 55.9 布局穩定度

## 55.10 大尺度導航效率

## 55.11 人機共同定址成功率

## 55.12 無障礙等價操作覆蓋率

## 55.13 視覺雜訊率

## 55.14 介面注意力調控對任務閉合的增益

---

# 56. 基礎命題

## 命題一：介面投影命題

介面是權威工作場與注意力狀態的投影，不是工作場本體。

## 命題二：位置分離命題

顯示、語義、注意力、執行與治理位置一般不相同。

## 命題三：宣告偶合命題

位置與鄰接只有在明確剖面中才承載語義。

## 命題四：視覺—模型注意分離命題

人類視覺高亮不必然改變模型活動工作場。

## 命題五：畫布子偶合命題

無限畫布是呈現與互動子偶合，不是格子語言或工作場本體。

## 命題六：格子多承載命題

格子是自由封裝與操作單元，可存在於多種承載面。

## 命題七：熱圖局部命題

熱圖是單一或少數狀態量的投影，不能代表完整真實性或重要性。

## 命題八：視圖回寫受治理命題

介面修改必須先被解釋為場補丁，經治理與驗證後才能改寫權威工作場。

## 命題九：多視圖單一權威命題

多視圖應共享權威結構與穩定身份，而非各自保存真相。

## 命題十：語義縮放命題

縮放可改變解析度與顯影內容，但不得切斷來源與身份。

## 命題十一：共享定址命題

人類與 Agent 共用穩定對象地址，可降低空間指代與操作歧義。

## 命題十二：空間偏誤命題

介面布局、顏色與尺寸會影響認知，因此也是注意力治理的一部分。

## 命題十三：操作分級命題

純顯示、注意力場與權威結構操作需要不同提交語義。

## 命題十四：無障礙等價命題

重要空間操作應具有非視覺等價投影，否則空間介面不能成為普遍操作層。

---

# 57. 可反證條件

若實驗顯示：

1. 人類與 Agent 共享空間定址不降低指代與操作錯誤；
2. 顯示位置與語義位置分離只增加操作成本，沒有降低誤提交；
3. 語義縮放不改善大規模工作場導航；
4. 多視圖共享權威狀態不優於各自維護；
5. 抑制摘要與注意力帳本不改善使用者對系統裁剪的理解；
6. 操作預覽不降低高風險介面誤操作；
7. SAIFE 相較普通節點編輯器、文件 UI 或固定 Dashboard，沒有提升任務閉合、來源追蹤、人機協作與治理能力；

則本文提出的完整空間化注意力介面可能只適合特定大型或多代理場景。

---

# 58. 與 EAFOS、GAALS、WFABE 的關係

$$
\boxed{
\text{EAFOS：顯影、抑制、約束與路由算子}
}
$$

$$
\boxed{
\text{GAALS：模型—外掛—治理閉環}
}
$$

$$
\boxed{
\text{WFABE：工作場與多維預算配置}
}
$$

$$
\boxed{
\text{SAIFE：把注意力場轉成可共同觀察與操作的介面}
}
$$

SAIFE 不取代前三者，而是將它們的狀態、操作與治理暴露為可理解的操作表面。

---

# 59. 與 NOVA、EML-U、格子語言的整合

完整垂直路徑可以表示為：

$$
\boxed{
\text{EML-U}
\rightarrow
\text{NOVA Authority Graph}
\rightarrow
\text{EAFE Work Field}
\rightarrow
\text{Grid Encapsulation}
\rightarrow
\text{Canvas／Matrix／Document Projection}
}
$$

其中：

- EML-U 保留高密度語義、意圖與來源；
- NOVA 保存型別化權威結構；
- EAFE 建構活動注意力與工作場；
- 格子語言自由封裝局部結構；
- SAIFE 投影為人機操作介面。

---

# 60. 與下一篇的接口

空間化注意力介面使調控變得可見，但也暴露新的權力問題：

- 誰決定預設顯示？
- 誰能抑制內容？
- 商業排序是否偽裝成重要性？
- AI 是否知道自己的世界被裁剪？
- 介面設計是否誘導使用者批准高風險操作？
- 不同使用者是否獲得不同可見世界？
- 注意力帳本應公開到什麼程度？

這些問題由第六篇：

# 《外部注意力治理、偏誤與權力問題》

正式展開。

---

# 61. 結論

本文將外部注意力場從後端結構提升為人類與 Agent 可共同觀察、定址、調節、驗證與恢復的介面工程。

完整關係為：

$$
\boxed{
\text{權威工作場}
\rightarrow
\text{注意力狀態}
\rightarrow
\text{介面投影}
\rightarrow
\text{人／Agent 操作提案}
\rightarrow
\text{治理與驗證}
\rightarrow
\text{工作場更新}
}
$$

本文的核心區分是：

$$
\boxed{
\text{介面}
\neq
\text{工作場本體}
}
$$

$$
\boxed{
\text{畫面高亮}
\neq
\text{模型注意}
}
$$

$$
\boxed{
\text{拖曳位置}
\neq
\text{修改語義}
}
$$

$$
\boxed{
\text{無限畫布}
\neq
\text{格子語言}
}
$$

$$
\boxed{
\text{熱圖}
\neq
\text{真實度總表}
}
$$

$$
\boxed{
\text{多視圖}
\neq
\text{多個權威真相}
}
$$

空間化注意力工程真正要建立的，不是一張更漂亮的節點圖，而是一個能讓人類與人工智慧共享對象身份、看見調控邊界、理解視圖裁剪、提出場修改、預覽操作後果，並在不混淆顯示、注意力與權威結構的前提下共同工作的操作表面。

---

## 附錄 A：介面剖面範例

```json
{
  "projection_profile": {
    "profile_id": "research-canvas-v1",
    "carrier": "infinite_canvas",
    "position_semantics": "display_only",
    "zoom": "semantic",
    "show_layers": [
      "provenance",
      "version",
      "open_nodes",
      "agent_attention",
      "risk"
    ],
    "hidden_layers": [
      "private_notes"
    ],
    "drag_behavior": "display_only",
    "connection_behavior": "relation_proposal",
    "collapse_behavior": "ui_only",
    "model_attention_sync": "explicit"
  }
}
```

---

## 附錄 B：操作預覽範例

```json
{
  "operation_preview": {
    "operation_id": "ui-op-209",
    "classification": "attention_patch",
    "targets": 8,
    "effects": {
      "add_to_active_work_field": 8,
      "suppress_old_versions": 3,
      "create_relation_proposals": 1,
      "authority_mutation": false
    },
    "estimated_cost": {
      "tokens": 6000,
      "tool_calls": 1
    },
    "risk": "low",
    "reversible": true,
    "requires_confirmation": true
  }
}
```

---

## 附錄 C：多視圖同步事件

```json
{
  "view_sync_event": {
    "authority_version": 20,
    "changed_objects": [
      "grid-017",
      "claim-108"
    ],
    "views": {
      "canvas-main": "refresh-region",
      "matrix-risk": "update-cells",
      "document-summary": "recompile-section",
      "agent-console": "update-work-field"
    },
    "stale_views": [
      "timeline-secondary"
    ]
  }
}
```