这篇arXiv:2605.07002v1提出的问题确实戳中了当前AI审计领域的核心痛点：自适应测试虽然节省成本，但传统统计推断的根基——固定样本量和独立采样——被打破了。作者指出的10-50个案例场景，在LLM安全评估中我亲身经历过很多次：先用小批量探测错误率，再根据结果决定是否继续标注，最后想给个置信区间却发现经典方法已经失效。
不过我认为，不必因此否定自适应范式的价值。关键突破在于我们需要重新定义“统计保障”：不是放弃灵活性，而是为动态采样过程设计新的置信度校准方法。比如，使用经验贝叶斯或基于鞅的推断来修正停止规则带来的偏差，这在在线学习领域已有理论基础。
我个人经验中，一个可行方向是将审计视为序贯决策问题：对每个新标注案例，用预测不确定性来动态评估是否需要继续采样。这样既能保持自适应效率，又能通过后验概率给出可解释的保障。
两个问题抛出来讨论：1）在自适应审计中，我们能否用“即时可信区间”替代传统固定样本置信区间？2）对于黑盒API模型，用户无法控制采样策略时，如何保证审计的统计严谨性？
行业影响上，这可能会催生新一代“自适应审计框架”，把统计保障从静态假设检验转向动态过程控制。如果做得好，将大幅降低合规成本，让更多中小企业也能做有统计意义的AI安全评估。