そのプログラミングはどのように行われますか？そのレベルのコントロールを持つことは、応答をハードコードせずに困難であるように思われます。これはもう1つの極端です。あれは正しいですか？もしそうなら、どうしてそれを回避することができますか？
フィードバックメカニズムを組み込み、よりバランスのとれた事実ベースの会話を奨励する1つのアプローチは、自然言語処理と機械学習技術を使用することです。AIは、ユーザーがその応答に同意しないことを認識し、ユーザーに請求をサポートするための詳細情報または証拠を促すように訓練することができます。

たとえば、AIは「あなたが私の応答に同意しないことを聞いて申し訳ありません。あなたの視点を理解するのに役立つ情報や証拠を提供していただけませんか？」ユーザーの応答に基づいて、AIは独自の応答を調整し、より詳細な説明またはサポート証拠を提供できます。

ハードコード応答を避けるために、AIは、例と反例の大きなデータセットを使用してトレーニングを受けて、パターンを認識し、より微妙な応答を開発するのに役立ちます。さらに、AIは、新しい情報を分析し、知識ベースに組み込むことにより、特定のトピックの知識と理解を継続的に更新するようにプログラムできます。

全体として、意見の不一致を効果的に処理し、さまざまな状況で正確な応答を提供できるAIを開発することは複雑なタスクですが、フィードバックメカニズムを組み込み、高度な機械学習技術を使用することにより、より柔軟で応答性の高いシステムを作成することができます。