要降低AI的错误率，可以考虑以下方法：

数据质量提升：确保训练数据集质量高，干净且多样化，以减少训练数据引入的偏见和错误。

算法优化：改进AI模型的算法和架构，以提高其性能和准确性。

更多的数据：增加训练数据的数量，以提高模型的泛化能力。

模型调优：对模型进行超参数调优和正则化，以提高其鲁棒性。

反馈循环：建立机制，使AI能够从错误中学习并逐渐改进。

多模态数据：结合不同类型的数据（如文本、图像、声音）来提高AI的全面性和准确性。

人工审核：在关键任务中引入人工审核，以确保高精度。

模型解释：使用可解释性工具和方法来理解模型的决策过程，识别潜在的错误源。

更新和迭代：持续改进和更新AI模型，以适应不断变化的数据和需求。

合规性和伦理考虑：确保AI系统遵循合规性和伦理原则，减少潜在的错误和偏见。

这些方法的选择要看具体的应用场景和问题，通常需要在不断实验和改进中找到最佳的降低AI错误率的策略。