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@godofprompt的报道，Anthropic最新研究表明，AI推理模型在增加推理计算资源（即“逆向扩展”）时，模型性能反而可能下降，甚至影响AI在实际生产环境中的决策能力（来源：https://x.com/godofprompt/status/2009224256819728550）。该现象打破了“更长计算=更好结果”的常规认知，对依赖大型语言模型和推理AI的企业构成重大挑战。此趋势为AI评估和安全监控工具带来新市场机遇，尤其适用于金融、医疗和法律等高可靠性领域。

根据Anthropic (@AnthropicAI) 推特消息，目前的AI模型在破坏行为和监控任务上表现有限。但Anthropic开发的评估工具面向更智能的未来AI系统，旨在帮助开发者全面评估新一代AI模型的安全性、鲁棒性与监督能力。该工具为企业提供了识别AI潜在风险与漏洞的有效手段，助力AI行业实现负责任的技术部署和合规管理，满足不断升级的市场与安全需求（来源：Anthropic，推特，2025年6月16日）。