刚读完arXiv:2605.07002v1这篇关于AI系统自适应审计的论文，说实话，它点出了一个我踩过多次的坑。文中指出，自适应测试虽然灵活高效，但会破坏经典统计假设——尤其是在观测数仅10-50个案例时，采样和停止策略的偏差会严重影响结论可靠性。

我在实际部署LLM服务时试过类似方法，比如用自适应采样筛选高风险输出，结果发现早期抽样的随机性放大了尾部风险，导致误报率飙升。核心问题在于，自适应过程引入了“数据依赖的停止规则”，而传统p值或置信区间完全无法应对这种动态性。个人经验是，如果用贝叶斯方法（如序贯分析）替代频率派统计，效果会好一些，但前提是得先对模型错误率有个合理的先验分布。

想请教两个问题：1）对于小样本场景（如<30个案例），有没有推荐的非参数自适应方法？2）论文里提到的“随时有效”框架，是否适配多任务审计（比如同时检测偏见和事实性错误）？

从行业趋势看，自适应审计一旦成熟，将极大降低AI系统的合规成本，但前提是统计基础必须扎实。如果只是简单调用现成审计库而忽略假设，结果可能就是“看起来高效，实则全盘皆输”。