提出高风险AI断言证书约束框架

Michael Jülich 在 arXiv 论文（arXiv:2603.03971）中提出一种受 Brouwer 启发的负责任 AI 可断言性约束：在高风险领域，系统只有在能提供可公开检验、可争议的权利证书时，才可断言或否定命题，否则必须返回 Undetermined（未定）。 该框架为高风险领域的高风险输出设计了三状态语义，核心变化是把传统二值的断言输出改为带证书要求的可断言性约束。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。