Semantic Continuity in Agentic AI: From a Terminological Paradox to a Governance Requirement

Artificial intelligence (AI) systems increasingly transform instructions rather than merely execute them. A mandate may be paraphrased, decomposed, translated, summarized, formalized, delegated to another agent or converted into operational parameters. At each stage the wording may change, while some commitments are expected to survive. This situation exposes a terminological paradox. Semantic continuity appears to name exactly this requirement, yet the expression does not designate a single concept shared across the disciplines in which the problem arises: the term for the preservation of meaning across transformations has not itself preserved its meaning across disciplines. Related work addresses semantic preservation, faithfulness, grounding, concept mapping, translation and formal equivalence, and the expression has specialized uses in explainable AI and in the progressive formalization of knowledge. This note proposes a definition at two levels. In general, semantic continuity concerns the preservation of relevant meaning across transformations of expressions, representations or interpretations, and across changes of context. In the stated sense adopted by the Blooming Semantics Institute (BSI), it is the normative requirement that the applicable semantic commitments of a mandate be preserved through its successive interpretations and justified transformations. The requirement, its fulfilment and the evidence of fulfilment are distinct. Context informs interpretation but cannot by itself authorize the weakening of a commitment; a change to a constitutive commitment is a discontinuity that calls for a project-level decision. The note distinguishes semantic continuity from lexical identity, terminological invariance and stability, equivalence, coherence, provenance, authorization, procedural continuity and operational success. It shows why these distinctions matter for agentic AI, where locally reasonable transformations can accumulate into a substantial departure from the originating mandate. Résumé Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) transforment de plus en plus les instructions au lieu de simplement les exécuter. Un mandat peut être reformulé, décomposé, traduit, résumé, formalisé, délégué à un autre agent ou converti en paramètres opérationnels. À chaque étape, la formulation peut changer, tandis que certains engagements doivent subsister. Cette situation révèle un paradoxe terminologique. La continuité sémantique semble désigner exactement cette exigence, mais l'expression ne renvoie pas à un concept partagé par les disciplines où le problème se pose : le terme qui désigne la préservation du sens à travers les transformations n'a pas lui-même conservé son sens d'une discipline à l'autre. Les travaux voisins portent sur la préservation sémantique, la fidélité, l'ancrage conversationnel (grounding), la mise en correspondance de concepts, la traduction et l'équivalence formelle ; l'expression elle-même connaît des usages spécialisés en IA explicable et en formalisation progressive des connaissances. Cette note propose une définition à deux niveaux. En général, la continuité sémantique concerne la préservation du sens pertinent à travers les transformations d'expressions, de représentations ou d'interprétations, et à travers les changements de contexte. Dans le sens adopté par le Blooming Semantics Institute (BSI), elle est l'exigence normative que les engagements sémantiques applicables d'un mandat soient préservés à travers ses interprétations et ses transformations justifiées successives. L'exigence, son accomplissement et la preuve de cet accomplissement sont distincts. Le contexte éclaire l'interprétation mais ne peut, à lui seul, autoriser l'affaiblissement d'un engagement ; la modification d'un engagement constitutif est une discontinuité qui appelle une décision au niveau du projet. La note distingue la continuité sémantique de l'identité lexicale, de l'invariance et de la stabilité terminologiques, de l'équivalence, de la cohérence, de la provenance, de l'autorisation, de la continuité procédurale et du succès opérationnel. Elle montre pourquoi ces distinctions importent pour l'IA agentique, où des transformations localement raisonnables peuvent s'accumuler jusqu'à s'écarter substantiellement du mandat initial. BSI Research Note 02. Conceptual research note, not peer reviewed.