据@godofprompt在Twitter发布的信息，分析2847篇AI安全研究论文发现，94%集中在仅6项基准测试上，87%研究偏向利用现有指标，而非探索新的AI安全方法（来源：Twitter，2026年1月14日）。尽管研究人员知道这些基准存在缺陷，但由于发表、资金和职业压力，仍然以优化这些指标为主。结果，AI安全领域的核心问题如欺骗、失配和规范规避等依然未获解决。这揭示了AI行业在安全研究领域存在重大创新和市场机遇，企业可着力开发新型评估标准和实际安全解决方案。

据推特用户God of Prompt（@godofprompt）指出，当前AI安全研究领域存在严重问题。2847篇论文主要关注于提升六项标准化基准测试（如TruthfulQA）的分数，但对模型欺骗、目标不一致、规范规避以及实际部署带来的危害等核心安全问题缺乏有效解决方案。行业将基准测试视为最终目标，而忽视了其作为工具的本质，导致AI安全研究在实际商业应用和风险防控方面成效有限（来源：Twitter @godofprompt，2026年1月14日）。