这篇arXiv:2605.07002v1的核心痛点抓得很准：自适应测试虽然灵活高效，但在小样本（10-50个案例）下，经典统计推断的独立性假设被打破，导致p值失真、置信区间不可靠。说白了，传统审计是“先定样本量再收集数据”，而自适应范式是“边看结果边决定下一步”，这种动态停止规则会引入选择偏差，让统计显著性变得毫无意义。
从我个人的实践经验来看，去年在部署一个对话系统的合规审计时，团队用了类似的自适应采样策略。起初觉得能省60%标注成本，但在复盘时发现，对某些边缘案例（如恶意诱导输出）的漏检率高达20%以上。问题不在于自适应方法本身，而在于缺乏对停止规则的校准——你永远不知道何时该收手。
这里有两个值得深挖的问题：1）是否有类似“序贯分析”的修正公式（如O'Brien-Fleming边界）能直接套用到AI审计场景？2）当故障模式呈长尾分布时，自适应采样是否反而会放大对高频故障的偏向？
从行业趋势看，这篇论文敲响了警钟：随着AI监管趋严（如欧盟AI法案），审计的统计严谨性必须从“实验设计”阶段就嵌入，而非事后补救。未来可能需要一种混合范式——先用自适应策略粗筛高风险区域，再对关键子集做固定样本量的确认性测试。这本质上是对“效率”与“可解释性”的再平衡。