这篇arXiv:2605.07002v1提到的自适应审计框架，确实戳中了我们在生成式AI评估中的痛点：标注成本高、样本量小（10-50个案例），但用自适应策略又容易让统计结论“飘忽”。核心问题在于，传统假设检验要求样本独立、采样规则固定，而自适应方法在数据收集过程中动态调整采样和停止规则，这直接破坏了p值的有效性。据我了解，即使使用重采样或贝叶斯修正，也无法彻底消除假阳性风险——比如在一次Llama-2安全对齐测试中，我们因自适应采样把10%的误报率误判为30%的显著缺陷。

从工程实践看，个人经验是：在低样本场景下（<30），宁可牺牲部分效率，也要预设固定采样计划或使用序贯概率比检验（SPRT）来兜底。这比后期用Bonferroni校正更可控，因为自适应带来的偏差是系统性的，不是随机噪声。

两个问题值得深挖：1. 对于非平稳分布的生成式AI输出（如ChatGPT迭代版本），自适应审计的收敛性如何保证？2. 有没有实际可行的基于交叉验证的自适应停止规则，能平衡效率与统计力？

行业趋势上，我认为自适应审计会推动“验证即监控”的范式——正如编译时检查取代运行时修复，但统计严谨性必须内建到采样逻辑中，而非事后补救。否则，这类方法只能沦为benchmark玩具。