浅度自我反思（Superficial Self-Reflection，简称 SSR）是指人工智能系统在执行任务时，通过简单的反馈回顾和调整来改进其行为或决策，但这种反思过程通常是表面性的，不涉及深层次的理解或结构性变化，旨在通过对人工智能系统或模型的即时反馈进行局部调整，以快速优化当前任务或行为的表现。

浅度自我反思的目的是在不进行深度结构改变的情况下，通过简单的错误回溯和微调，提升人工智能系统或模型在特定情境中的效果。这种反思方式更加注重即时的、表面性的改进，适合短期任务优化，而非深入分析或解决系统的根本性问题。