据@godofprompt分析，2020至2024年间发布的2,847篇AI安全论文中，有94%依赖相同的六个基准测试进行评估（来源：https://x.com/godofprompt/status/2011366443221504185）。这种过度依赖导致研究视角狭窄，研究者可通过修改一行代码轻松获得“最先进”分数，而实际安全性未得到提升。这一发现揭示了学术AI安全研究中的严重方法论缺陷和普遍的p-hacking问题，为开发更健全、多样化且有效的AI安全评估工具和平台带来了显著商业机会。填补这一市场空白的企业有望在快速增长的AI安全市场中占据领先地位。

根据Lex Fridman在推特上的最新动态，随着AI生成内容和深度伪造在社交媒体平台上的激增，信息真实性问题日益突出（来源：@lexfridman，2025年9月20日推特）。AI行业正积极研发先进的深度伪造检测算法和身份认证系统，助力企业、政府及平台验证数字身份，保护声誉与用户信任。生成式AI模型的快速发展推动了可扩展、实时检测解决方案的市场需求，为专注数字媒体验证的AI安全初创公司和企业级供应商带来巨大商业机会。