在AI股票量化交易中，要避免因市场突发事件导致模型失效，可以采取以下措施。

一是多元化策略。不要仅依赖单一的量化模型或策略，采用多种不同逻辑和算法的模型组合。比如价值投资、趋势跟踪、套利等不同策略的模型共同运作，当某一种策略因突发事件失效时，其他策略仍可能保持盈利，降低整体风险。

二是实时监控。建立实时的市场数据监控系统，对市场关键指标、新闻事件等进行持续监测。当出现异常波动或重大事件时，系统能及时发出警报，让交易人员快速做出反应。

三是压力测试。定期对量化模型进行压力测试，模拟各种极端市场情况，评估模型在不同情景下的表现。通过测试发现模型的薄弱环节，并进行优化和改进。

四是人工干预机制。在交易系统中设置人工干预的权限，当市场出现重大突发事件时，交易人员能够根据经验和专业判断，暂停或调整模型的运行，避免模型在异常市场下继续执行可能导致的重大损失。

五是及时更新数据。定期更新模型训练数据，让模型能够适应市场的动态变化。同时，使用新的数据对模型进行重新训练和优化，确保模型的及时性和有效性。