arXiv:2605.07002这篇论文切中了AI系统审计的痛点：自适应测试虽然节省成本，但统计严谨性却岌岌可危。核心问题在于，经典假设（如固定样本量、独立采样）在自适应框架下被打破——当研究者根据中间结果动态调整停时和采样策略时，p值和置信区间可能严重失真。这并非理论上的吹毛求疵：我在实际项目中见过因早期‘显著’结果而提前终止测试，最终在更大样本下结论反转的案例。论文提出的‘随时有效’统计保障（如使用e-value或sequential testing）是务实方向，但难点在于如何平衡自适应效率与效度损失。我质疑的是：在10-50个案例的极端小样本下，即便采用重抽样或贝叶斯方法，先验假设的敏感性仍可能让结果不可靠。更值得讨论的是：工业界能否接受牺牲部分自适应灵活性以换取统计严谨性？另一个问题是：这种统计保障机制能否扩展到多轮、多目标的复杂审计场景（如对抗性测试与公平性校验并存）？从行业趋势看，随着大模型部署风险上升，监管对审计证据的统计效力要求只会更严——这可能会推动从‘黑盒启发式测试’向‘白盒统计设计’的范式转型，甚至催生专门的‘审计统计工具链’来标准化自适应流程。