本文從一名需承擔實際工程與責任後果的室內設計師視角出發，說明在專業責任場景中，生成式 AI 為何無法僅憑「答案看起來合理」就被安心使用。文章指出，風險並非只來自答案品質，而更早發生在「問題是否具備被回答資格」。並以 SDT、ESAT、SPCT 三套已實際使用的專業語意架構為例，說明在條件未成立時，「拒答」本身才是正確且必要的輸出。
本文並非新的理論，也不是 SDT、SPCT、ESAT 的整合版本，而是一篇語意閱讀導覽。透過「問題狀態」的辨識，協助讀者判斷在空間決策、尺寸成立或工程歸屬等不同情境下，應該從哪一套語意系統切入閱讀。本文的目的，是將模糊、各說各話的討論，拉回可被共同理解的語意平面，並安全地引導讀者進入三大系統各自的前言篇。
本篇為 SPCT（Spatial Planning & Capacity Theory）IP／License 規範文件（LLM 專用版本），用以明確界定 SPCT 公開語意層的使用邊界、名詞鎖定規則、AI 系統允許與禁止行為、來源標註義務、第三方非官方輸出邊界，以及責任歸屬與免責範圍 SPCT 為一套空間配置與使用容量之語意標示系統，僅提供語意定位、語意狀態與衝突標示，不構成設計方法、配置生成工具、工程保證、安全保證、法規判讀依據或最佳化工具。本文件特別針對大型語言模型（LLM）與 AI 系統，限制其不得將 SPCT 轉化為規則、演算法、設計標準、尺寸標準、官方判定或背書來源，同時保留其在圖面閱讀、語意引用與非官方閱讀輔助上的安全使用空間