判断人工智能定理需同步审视形式化严谨性、清晰假设与适用域、证明类型与强度、复杂性与可计算性、统计学习理论的泛化界限、以及通过多平台的可复现实验与跨场景验证；并结合鲁棒性与公平性相关的理论权衡及NIST与Gartner等治理框架，将“理论判断—工程复核—合规审计”整合为闭环，从而可靠评估定理的可信度与可用性。