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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"
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# 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

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# 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

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# 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。

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# 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。

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# 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：

1. 放棄 task；
2. 找新 pure route；
3. 修改 policy；
4. 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。

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# 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。

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# 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。

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# 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。

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# 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：

```text
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：

1. contamination-closure monotonicity；
2. pure-route contraction；
3. all-paths contamination criterion；
4. dependency chokepoints；
5. AI-distance policy spectrum；
6. incomplete-provenance optimism；
7. 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。

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# 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.

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# 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

```text
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

```text
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.
```