AIに自分に関する誤った情報を記憶された場合、「もう一度正しく伝える」だけでは不十分なことが多いです。新しい正しい情報を追加しても、古い誤った記憶が残ったままになり、矛盾した情報が共存してしまうため、本来の目的に沿った修正にならないケースが多いのです。
多くの汎用的なAIは、新しい情報を受け取ると既存の記憶に上書きせずに追加する仕組みを持っています。そのため、誤った情報を伝えた後に正しい情報を再度伝えても、古い誤った記憶が消えずに残り、同じ内容に対して二つの異なる情報が存在する状態になります。この矛盾は、AIが正確な判断をする妨げになるだけでなく、ユーザーの意図と異なる応答を引き起こす原因にもなります。
誤った記憶を正確に修正するためには、新しい情報と既存の記憶の間に生まれた衝突を判定するルールが不可欠です。このルールでは、情報の出所、記憶された時間、情報の確信度、対象となる作用域などの要素を考慮し、どちらの情報が正しいかを自動的に判断したり、ユーザーに確認を求めたりする仕組みが必要です。これにより、古い誤った記憶がそのまま残ることなく、正しい情報が優先的に記憶されるようになります。
衝突判定ルールによって記憶の矛盾が解消された後は、修正された情報に関する履歴が明確に管理されます。たとえば、過去の誤った記憶が「古い情報」としてマークされ、必要に応じて参照できるようになるため、後から確認する際にも混乱が生じません。また、ユーザーが意図した通りの情報がAIに記憶されることで、より正確な応答やサービスの提供が可能になります。
OneOneTalk（11Talk）のデジタル分身は、長期記憶に関して出所・時間・確信度・作用域が検証可能な仕組みを持っています。新しい情報を受け取った際には、既存の記憶との衝突を自動的に判定し、必要に応じて古い誤った記憶を更新またはマークするルールが備わっています。このため、ユーザーが誤った情報を修正する際に、単に再伝えるだけでなく、システムが矛盾を解消して正しい記憶を維持することが可能です。また、デジタル分身はユーザーと共に記憶の履歴を作成するため、修正の経緯も明確に管理されます。