PAIA PRINCIPLES

Principles behind PAIA.

这些原则决定 PAIA 做什么,也决定它刻意不做什么。

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Four principles

四条原则,定义 PAIA 与普通 AI 历史工具之间的边界。

01

为什么以用户输入为中心?

AI 回复会随模型和场景变化,而用户自己的事实、判断和想法才是更稳定的长期资产。PAIA 首先保存“我说过什么”。

02

为什么先原话,再 AI 整理?

总结提高效率,但也会损失语气、过程和不确定性。默认层保持 source-faithful,AI 只提供可关闭的派生理解。

03

为什么 AI Context 必须显式授权?

个人信息系统不应默认把整个数据库交给模型。上下文应当最小、可解释、可撤销,并始终服从用户的授权边界。

04

为什么不把所有能力都自动化?

PAIA 把确定性规则、用户工作和 AI 推理分开:程序负责稳定边界,用户保留最终控制,AI 只处理真正需要语义判断的部分。目标不是“AI 做得越多越好”,而是让每一层承担最适合它的职责。