对个人 AI 来说，纠正不是反馈按钮，而是记忆与推理契约的一部分。
一个听起来合理的判断，仍然可能在最重要的地方说错
个人经历总是不完整、依赖情境，也会继续变化。AI 可以把几个细节连成一套非常顺畅的解释，却漏掉对当事人来说最关键的区别。
危险不只在事实错误，还在解释权：系统把一种理解说得太完整，让用户觉得自己应该接受。
可纠正不只是赞成或反对
一次真正有用的纠正，需要指出哪里准确、哪里只对了一部分，以及哪里误解了。用户可以补充一个缺失条件，也可以彻底拒绝这个联系。
产品随后必须改变之后发生的事情。否则界面虽然允许反对，记忆系统却继续携带原来的判断。
- 把判断和它所依据的原始经历分开呈现。
- 允许用户用自己的语言限制或拒绝判断。
- 把纠正与它改变的理解一起保存。
- 阻止已被拒绝的判断悄悄重新进入上下文。
不确定性应该在用户反对之前就能被看见
Nosce 保存的是工作理解，而不是最终画像。工作理解可以明确说出当前看见了什么，也可以说明出现哪些证据时应该重新考虑。
这不意味着回答必须永远模糊。系统可以给出目前最有依据的明确判断，同时让用户看见它仍然可以被修订。直接与克制并不冲突。
用户决定什么更贴近自己，但 AI 不必只重复用户已经相信的事
如果 AI 只复述用户已有的看法，它很难带来新的价值。它应该能够提出一种用户尚未想过的联系，但新颖并不会自动带来权威。
更有价值的平衡是：系统愿意说出自己看见了什么，能够展示原因，也准备在用户指出方向错误时真正改变。
当反对真的产生后果，信任才开始建立
当用户能查看一个判断、挑战它，并看见挑战确实改变了系统，AI 才更容易被信任。可纠正性不是错误之后的一句道歉，而是产品长期保持诚实的方式。