{ "title": "自适应审计统计困境：别让灵活性毁了严谨性", "content": "最近读到arXiv上这篇关于AI系统自适应审计的论文（2605.07002v1），它直击了一个我在实际部署中反复踩坑的核心痛点：当测试过程过于灵活时，统计显著性往往形同虚设。论文指出，自适应测试中观测数量通常只有10到50个案例，且采样与停止决策依赖已有结果，这直接违反了经典统计假设——独立同分布和固定样本量。从技术角度看，这并非简单的理论瑕疵，而是意味着我们常用的p值和置信区间可能完全失效。\n\n个人经验上，去年我们在评估一个生成式代码补全模型时，采用了类似的自适应策略：先跑一批测试，根据错误模式