让学习者留在工作里。
Socrates 应该为一个人留出注意、解释、测试、修改自己理解的空间。
探索学习循环原则
AI 可以让学习感觉更快。我们的工作，是让它更诚实、更清晰，也更可能真正留下来。
我们如何选择有用的方向。
每一种教育工具都会改变注意力的分配。它可以把难问题变成捷径，也可以让人停留得足够久，让理解形成。
我们把 Socrates 建向后者：对证据严格、对上下文慷慨，并拒绝把流畅的回答误认成已经学会的想法。
我们不会做什么
即使模型变得更强，也不会越过的线。
原则只有愿意拒绝一些事情时才有用。下面这些承诺说明 Socrates 会避免什么样的行为，即使某个干预在其他方面很有说服力。
拒绝
不拿流畅掩盖缺口。
如果问题超出导师能支持的范围，就坦白说明并给出下一步，而不是假装知道的一句流畅话。
拒绝
不成为答案生成机器。
会让学习者跳过本来要完成的工作的功能，会被推迟或拒绝，即使演示中看起来很诱人。
拒绝
不为强迫使用而设计。
没有连续签到、无限信息流或多巴胺循环；对话越深入，界面越安静。
拒绝
不拿你的会话训练未来的模型。
你的思考属于你。隐私页准确说明了存储了什么、存多久。我们按请求导出、删除、并遗忘。
我们如何决定
对我们决策过程的一段简短说明。
当提出一项新能力时，我们会走一遍同样的五个问题。答案会被写下来，附在改动上，并在功能发布时随公告公开。
01它把工作交还给学习者了吗？还是替他们完成了工作？
02它保留了进入问题的路径吗？还是把一个序列压成了一次回合？
03错误的代价看得见吗？学习者能看见导师错在哪里吗？
04最可能发生的误用是什么？设计又如何回应它？
05学习者留下了什么？哪些私密、哪些可携带、哪些可导出？