Wie wissen wir, dass ein System auf Bedeutung reagiert?

Viele wichtige Zielgrößen lassen sich nicht direkt beobachten. Absicht, Überzeugung, Verständnis, rechtlicher Geltungsbereich, Risikozustand und konzeptuelle Beherrschung werden meist über Repräsentationen sichtbar: Prompts, Dokumente, Tests, Interfaces, Symptome, Umfragen oder Sensorkanäle.

LIP besagt: Wenn das Ziel latent ist, reicht korrektes Verhalten unter einer einzigen Repräsentation nicht aus. Stabilität über bedeutungserhaltende repräsentationelle Variation hinweg ist zulässige Evidenz dafür, dass ein System das latente Phänomen verfolgt und nicht nur die Oberflächenform.

Das Prinzip ist kein Modell, kein Algorithmus, keine Lernregel und keine Wahrheitstheorie. Es ist eine Messvaliditätsbedingung für Situationen, in denen das Gemessene nur durch Repräsentation sichtbar wird.

CSR ist ein Messrahmen für semantische Systeme: natursprachliche Eingaben, Richtlinienbeschreibungen, klinische Notizen, juristische Dokumente, Systemlogs, Anweisungen, Umfrageitems und andere Artefakte, deren Bedeutung nicht allein durch die Oberflächenform bestimmt wird.

CSR trennt drei Ebenen, die häufig zu einer einzelnen Zeile zusammengezogen werden: die kanonische semantische Einheit, die Realisierung durch Sprache oder Präsentationsform und das beobachtete Ergebnis des Systems.

Der Rahmen behandelt kanonische Bedeutung als experimentelle Einheit und kontrollierte Realisierungen als wiederholte Messungen. Dadurch werden semantische Brüchigkeit, Unsicherheit und Repräsentationssensitivität messbar, ohne automatische Wahrheit, Korrektheit oder normative Auflösung zu behaupten.