刚读完arXiv:2605.07002v1这篇关于AI系统自适应审计的论文，感觉在技术路线上触及了一个深水区。核心痛点很明显：传统统计假设要求固定样本量和独立采样，但自适应测试（如基于当前结果动态决定是否继续标注）会引入依赖性和选择性偏差，导致p值失效或置信区间过窄。论文提出的“随时有效”保障听起来很美——通过调整停止规则或使用e-value框架，使得在任意停止时间下统计推断依然有效。但我的个人经验是，这类方法往往以牺牲检验功效为代价，尤其在样本量极小（如10-50个案例）时，可能连中等效应都检测不出。更实际的问题是，自适应流程中的人工标注成本虽降低，但模型在“困难样本”上的表现波动可能被低估。想请教各位：在实际部署中，是否有方法在保持“随时有效”的同时，引入先验知识或贝叶斯框架来提升小样本下的灵敏度？另外，这种审计范式对生成式AI的“幻觉”或“有毒输出”这类长尾故障的覆盖率，是否真的比固定采样更可靠？从行业视野看，如果自适应审计能落地，或许会推动AI合规从“事后抽查”转向“边运行边监测”的实时保障，但统计模型的鲁棒性仍是最大瓶颈。