考えられる解決策の1つは、自然言語処理（NLP）と機械学習技術の組み合わせを使用することです。AIの回答に対するユーザーの応答を分析することにより、NLPアルゴリズムは、ユーザーがAIを修正しているか、詳細情報を求めているかを特定できます。機械学習アルゴリズムは、この情報を使用して、将来のAIの応答を改善することができます。

たとえば、ユーザーが「2+2とは何ですか？」に対するAIの応答を修正した場合「いいえ、1を運ぶのを忘れたので5」と言うことで、AIは間違いを犯してより多くの情報を求めることを認識するようにプログラムできます。「私を修正してくれてありがとう。その答えにどのように到達したかを説明していただけますか？」

NLPと機械学習の組み合わせを使用することにより、AIは、各シナリオの特定の応答を強調することなく、さまざまな状況を処理し、適切に対応するように訓練できます。これにより、AIは、変化する状況やユーザーのニーズにより柔軟で適応できるようになります。
One possible solution could be to use a combination of natural language processing (NLP) and machine learning techniques. By analyzing the user's response to the AI's answer, the NLP algorithms could identify whether the user is correcting the AI or asking for more information. The machine learning algorithms could then use this information to improve the AI's response in the future.

For example, if the user corrects the AI's response to "what is 2+2?" by saying "no, it's 5 because you forgot to carry the 1", the AI could be programmed to recognize that it made a mistake and ask for more information. It could say something like "thank you for correcting me. Can you please explain how you arrived at that answer?"

By using a combination of NLP and machine learning, the AI could be trained to handle a variety of situations and respond appropriately, without hardcoding specific responses for each scenario. This would allow the AI to be more flexible and adaptable to changing situations and user needs.