Las ideas para la seguridad de la IA no necesariamente se limitan a las reglas y barreras de RLHF. Existe otra dimensión: enseñar al sistema a mantener la memoria y la coherencia en las interpretaciones mediante marcos narrativos y estructuras de relaciones. En lugar de considerarlo una restricción rígida, es más bien una guía del comportamiento del modelo mediante lógica estructurada. Este método de "supervisión suave" permite que el sistema, al mantener la coherencia de la memoria, forme de manera natural patrones de comportamiento seguros. No se trata de prohibir algo, sino de usar el diseño de la arquitectura para guiar qué hacer.