表面的な自己反省 (SSR) とは、タスクを実行する際に、AI システムが簡単なフィードバックレビューと調整を通じて動作や意思決定を改善するプロセスを指します。しかし、この反省のプロセスは通常は表面的なものであり、深い理解や構造的な変化は伴いません。即時のフィードバックを通じて AI システムまたはモデルにローカル調整を加え、現在のタスクまたは動作のパフォーマンスを迅速に最適化することを目的としています。

浅い自己反省の目的は、深い構造的変更を加えずに、単純なエラーのバックトラッキングと微調整を通じて、特定の状況における AI システムまたはモデルの有効性を向上させることです。このタイプの反映は、即時の表面的な改善に重点を置いており、システムの詳細な分析や根本的な問題の解決よりも、短期的なタスクの最適化に適しています。