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直接回答
设计团队控制 AI 输出错误，需要先定义错误类型和使用风险，再建立可重复的测试任务、人工复核清单与问题日志。每次输出应保留输入、模型或工具版本、关键参数、结果、复核人和处置。高风险结论必须回到原始资料与专业模型验证；当数据不完整、异常持续或责任不清时，应停止自动流程并转人工处理。
01 / 适用对象
适合建立团队门禁
适合已经把 AI 用于固定任务，希望从个人经验升级为可追溯质量流程的设计组织。
02 / 步骤
六项控制
- 按任务定义不可接受错误、可接受偏差和人工判断项。
- 建立包含常规、边界和异常输入的固定测试集。
- 记录工具版本、输入、参数、输出和复核结论。
- 对关键事实回查原始资料，不以模型自述为证据。
- 统计错误类型和复发条件，不只看平均结果。
- 设置停止、回退、升级和人工批准机制。
03 / 比较
设计任务中的常见错误
- 事实错误：规范、产品或场地信息被虚构。
- 几何错误：门窗、尺度、构件或拓扑发生变化。
- 遗漏错误：任务条件、风险或必要交付项未被识别。
- 版本错误：使用了过期资料或错误模型。
- 表达错误：看似确定的语言掩盖不确定性。
04 / 边界
失败率必须先定义
- 不能只报一个没有样本、任务和判定标准的百分比。
- 不同风险等级的错误不能简单合并。
- 模型更新后旧测试结果不能自动延用。
- 人工复核也会出错，需要抽检与责任分工。
05 / TECHLAB
Review Flow 的位置
TechLab 将成果校核列为独立工作流，适合承接测试、复核和问题关闭。NIST AI RMF 则提供 Govern、Map、Measure、Manage 的组织框架，两者都强调持续治理而非一次检查。
PRIMARY SOURCES
来源与核验
以下来源用于支持特定事实与方法边界；外部来源不代表相关机构与溯源方舟存在客户或合作关系。
- [1] Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)National Institute of Standards and Technology · 2023 · 访问于 2026-09-01
- [2] AI RMF CoreNational Institute of Standards and Technology · 2023 · 访问于 2026-08-20
- [3] Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence ProfileNational Institute of Standards and Technology · 2024 · 访问于 2026-08-20
- [4] 溯源方舟 TechLab 产品体系重庆溯源方舟智能科技有限公司 · 2026 · 访问于 2026-08-20
FAQ / AI 输出出错时，设计团队如何判断、记录和复核？
常见问题
AI 失败率应该怎么统计？
先定义任务、样本、错误类别、严重度和判定者，再分别报告；没有这些条件的单一百分比没有可比性。
所有输出都需要人工复核吗？
复核强度应按风险分级。涉及法规、合同、施工、采购、客户承诺或敏感数据的输出应设置更严格人工门禁。
什么时候必须停止自动流程？
当输入缺失、结果异常、错误重复、模型版本未知、来源无法回查或责任人不清时，应停止并转人工处理。