用途：帮助团队与业务方为AI系统设定可达成、可量化的验收标准，避免陷入「必须100%准确」的常见误区。核心观点是AI性能通常以统计方式定义，应要求达到特定准确率而非完美执行。
主要能力：解释为何100%准确不可行（机器学习存在误差下限、数据有噪声、人类专家对模糊案例也会分歧）；将验收标准量化为具体数字（如测试集准确率≥95%）并写入项目文档；提前约定可接受标准，而非事后要求完美。
使用方式：先与AI团队讨论当前数据与技术条件下可达成的准确率；定义统计化验收标准；明确告知利益相关者系统会犯错；为错误部分设计应对机制（人工复核、降级流程、用户反馈通道）。完成标准是团队与业务方就可接受准确率达成共识，并建立错误应对方案。
适用场景：业务方坚持「AI不能出错」、团队因个别错误否定整个项目、验收时对合格标准产生争议时。语言信号包括「必须100%准确」「零错误」「完美」「零缺陷」等。
限制：不适用于安全关键系统（医疗诊断、自动驾驶、航空控制）、95%确实不够用的场景（如金融反欺诈）及法律要求零容忍的领域。失败模式包括盲目接受95%而不评估错误成本、未设计错误兜底方案、用统计标准掩盖技术不足。资料未深入讨论AI与人工审核结合的混合模式，也未区分假阳性与假阴性代价差异。