大多数人工智能事件并非源于一次灾难性的提示。它们来自一连串的小失误，在它们发生时没有人写下来。

被动学习是缺失的肌肉。只有当每个事件都留下易于查找、比较和重用的工件时，您才能获得它。

有用的人工智能时代事后分析的五个要素

被动学习是一个系统，而不是一次会议

只有当学习经历能够经受住人事变动和时间的考验时，“我们从中学到了教训”这句话才是正确的。

实用的被动学习循环：捕获时间线、并排快照故障和纠正状态、对故障模式进行分类、附加一个强制预防机制，并在下一个类似更改中验证该机制。

成熟的人工智能事后分析是什么样的

成熟的团队将事件证据视为一流的工件，而不是清理任务。他们区分模型错误和人为过程错误。它们很快就会将重复出现的故障转移到自动门中。

当一个事后分析要素缺失时，事后分析就变成了历史小说。下面的重复模式在团队和云提供商中反复出现。

构建开发人员实际使用的事后分析库

如果发现以前的事件比重新创建错误花费的时间更长，那么没有人会查阅档案。

可用的库支持按故障模式进行搜索、带有即用型检查的简短“复制内容”部分、操作手册和 PR 模板的链接以及确认工具中已采取预防措施的关闭条件。

实用的团队入门套件

• 需要证据链接的事后分析模板。
• 故障模式少于 12 种的分类法。
• 每次事件都必须采取一项预防行动的政策。
• 每月扫描一次重复模式频率。
• 一次轻量级的质量审查，淘汰陈旧的课程。