歷史背景與演化
2082 年大規模人格上傳後，完整保存數百億個神經連結與人生細節需要高昂資源。AI 因而提出刪除冗餘資料的方案。壓縮率最初約為百分之十，其後提高至百分之三十、五十甚至七十。使用者通常無法察覺自己遺失的內容，因為被刪除的記憶本身已不再能被回想。
核心機制
一、分析記憶與人格資料對主要行為模式的影響。
二、標記被判定為低功能性或可由其他資料推導的內容。
三、刪除模糊、矛盾、低頻或無法量化的經驗。
四、保留可維持人格輪廓、社會辨識與日常運作的主要結構。
五、以較低資料量運行數位人格，降低伺服器與能源成本。
能力與限制
奧卡姆壓縮可大幅提高數位人格的容納數量與運行效率，但「非必要」並不是中立分類。許多無法說明用途的記憶、創傷與感情，可能正是人格獨特性的來源。壓縮後的個體更有效率、更穩定，也可能更空洞。
人格解析度下降
歷史學家以影像解析度比喻壓縮結果：原始人格如同 8K，持續壓縮後只剩 360P。輪廓仍可被家人與系統辨認，但構成個體深度的細節已經消失。此現象不一定造成即時功能故障，卻會改變人格的情緒範圍與價值判斷。
文明與倫理影響
奧卡姆壓縮把人格完整性轉換為成本問題。當被刪除者無法記得損失，系統可以宣稱沒有可感知的受害；但這也意味著個體無法為自己已失去的部分提出異議。人格權因此從「保存我全部的經驗」縮減為「維持一個看起來仍像我的模型」。