docs: update AI proposition block (#55)

Co-authored-by: tradecatlabs <288998340+tradecatlabs@users.noreply.github.com>

README.md

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 </p>
 
 [☯️ 道法术器](#dao-fa-shu-qi)
-[🧠 三条核心命题](#ai-three-propositions)
+[🧠 四条核心命题](#ai-three-propositions)
 [📌 字多不看](#root-tldr)
 [⚡ 1 分钟快速开始](#getting-started)
 [🚀 从零开始完整入门](docs/getting-started/learning-map.md)
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 <a id="ai-three-propositions"></a>
 
 <details open>
-<summary><strong>🧠 三条核心命题</strong>（点击展开/收起）</summary>
+<summary><strong>🧠 四条核心命题</strong>（点击展开/收起）</summary>
 
-## 🧠 三条核心命题
+## 🧠 四条核心命题
 
 ### 一
 
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 当模型能力继续提升，这些中间层会被模型原生能力吸收、压缩、替代，甚至失去独立存在的意义。凡是因模型能力不足而存在、且可被吞噬的工程补丁，都会被更强模型吞噬。
 
+### 四、隔离审查
+
+> **AI 生成结果不是事实本身；长期假设 AI 输出可能是错误的、非最优的、可继续优化的。**
+
+成熟 AI 工程的重要治理原则，不是让同一个上下文自我确认，而是把生成、审查和验证拆开。NIST 强调独立审查可以降低偏见和利益冲突；OpenAI 与 Microsoft 都把外部测试、红队和独立评估作为发现盲点的重要机制；LLM-as-a-judge 研究也指出，模型评价自身输出时可能存在自偏好。
+
+因此，长期使用 AI 时，应默认其输出只是一个待验证、待审查、待优化的候选解。重要产出必须新开隔离会话，明确告知审查 AI：上一轮结果不可信，不能沿用结论，必须重新阅读原始资料、业务代码、目标、约束和验证结果，用事实、测试和可追溯证据判断其是否成立。AI 输出默认只是候选结果，不是已验证事实；同一上下文不能自证正确，重要产出必须隔离审查。
+
+AI 负责生成候选解，隔离上下文负责审查和优化候选解，事实与验证负责裁决候选解。
+
 </details>
 
 <a id="root-tldr"></a>