核心判断
来源记录、签名、标签、验证接口和治理流程可以降低部分信息不对称；与此同时，签发权、解释权、界面权和规则权仍可能集中在少数平台、机构、标准组织和监管框架之中。
执行判断
内容越容易生成，采信越依赖证明链
Proof of Reality 关注的不是 AI 内容是否“像真的”，而是当内容进入事实判断、身份确认、交易、公共传播和制度采信场景时，社会如何确认其来源、处理过程、签发责任和复核路径。
核心边界
证明链支持来源和处理路径判断，但不能自动证明叙事正确、情感真实或结论可靠。低责任表达不应被过度证明化。
读者判断测试
什么内容需要进入证明路径？
证明基础设施链
证明不是单点功能，而是一条基础设施链
一条可用的证明链，需要从内容产生现场延伸到签发绑定、来源记录、可见标签、验证接口、机构采信和治理纠错。
情景系统图
未来不会沿单一路径展开，而会在不同状态间迁移
情景图表达状态空间，不是互斥预测。证明采用是否一致、公众是否能理解并使用验证结果，会影响系统状态迁移。
状态转移逻辑
真正重要的是哪些条件会推动状态转移
图表用于识别状态之间的迁移条件、触发事件和失效吸引点，不构成概率预测或统计预测。
证据边界
可信报告需要同时交付判断和边界
本报告把事实、推断、假设、建议和边界分开处理，避免把结构化判断包装成未经限定的事实声明。情景图和状态转移图表达触发逻辑，不构成概率预测或统计预测。
文本边界
仅讨论高责任场景下的来源、采信和追责；不构成对所有 AI 内容的统一证明要求。
复核触发
当主要标准、平台实现、监管解释、验证工具或大规模伪造冒用事件发生实质变化时，应进入更新或更正复核。