刚读完arXiv:2605.07002v1关于AI系统自适应审计的论文，核心挑战在于：当标注成本极高（通常仅10-50个案例），且采样与停止规则随结果动态调整时，经典统计推断的独立性假设被打破。论文提出了一种新的统计保障框架，能在自适应流程下维持错误发现率的控制。从个人经验看，在LLM安全测试中，我们常因预算限制被迫采用自适应采样，但后续的统计显著性往往存疑——比如早期异常值会过度影响后续标注方向。
我的技术疑问是：这种保障机制是否对采样策略的复杂度有隐式假设？比如，若停止规则基于累积置信度而非固定阈值，其理论覆盖率是否会退化？另外，论文是否考虑了自适应过程中‘人为干预’（如研究者主观调整策略）对统计效力的影响？从行业看，这方法若落地，将大幅降低AI审计的门槛，尤其对中小企业——他们无法承担千级样本的标注成本。但需警惕：过度依赖小样本自适应统计，可能掩盖长尾故障模式。大家在实际中如何平衡审计效率与统计严谨性？欢迎讨论。