2025 年 10 月 29 日，特欣・齐亚博士（Dr. Tehseen Zia）发表深度分析指出，数十年来，人工智能虽在数据模式识别领域表现卓越 —— 无论是预测客户行为、预判市场趋势，还是识别医疗风险，都能实现高准确率，但始终存在一个核心局限：无法解释事件发生的 “原因”。传统机器学习依赖相关性分析，难以区分 “真正因果” 与 “偶然关联”，这导致 AI 系统只能被动响应，既无法在环境变化时灵活适配，也无法对干预措施进行推理。而因果 AI（Causal AI）的出现正弥补这一缺口，它让机器能够理解因果关系，具备真正的推理能力，可模拟 “假设场景”、评估反事实情况，并给出可解释的决策，随着企业对 AI 可靠性需求的提升，因果方法已在各行业逐步落地。
传统机器学习的 “相关性陷阱” 在多个领域引发过严重问题。这类系统通过挖掘数据中的统计关联开展工作，例如发现服用某类药物的患者康复速度更快，就会学习这一关联。尽管该方法在图像识别、语言翻译、推荐系统等领域取得显著进展，但其 “无法区分因果与巧合” 的缺陷却暗藏风险，使其难以理解底层机制的真实运作逻辑。以医疗领域为例，一款广泛用于识别 “需额外护理患者” 的算法，曾错误地将 “医疗支出” 作为判断医疗需求的核心指标。然而，对 2 亿美国人的数据研究显示，这一相关性忽略了系统性偏见 —— 由于社会因素影响，病情相似的非裔美国人与白人美国人相比，医疗支出更低，导致算法大幅低估了非裔患者的护理需求。类似问题在其他领域同样频发：刑事司法领域的 COMPAS 算法将 “种族” 与 “再犯风险” 关联，引发带有偏见的量刑；农业领域的 AI 曾因将 “土壤湿度” 与 “炎热天气” 简单关联，在热浪期间建议停止灌溉，险些造成作物减产；医疗领域的部分 AI 系统甚至误判 “哮喘患者同时患肺炎时康复更快”，却忽略了核心原因 —— 这类患者因被判定为高风险而接受了更密集的治疗，而非哮喘本身对康复有帮助。
图灵奖得主、因果推断领域先驱朱迪亚・珀尔（Judea Pearl）提出的 “因果阶梯（Ladder of Causation）”，为因果 AI 的发展提供了核心理论框架。这一阶梯将推理能力分为三个层级：第一层级是 “关联（Association）”，即传统 AI 所处的层级，通过观察数据中的模式或相关性回答问题，例如 “哪些症状与某种疾病相关”；第二层级是 “干预（Intervention）”，聚焦 “如果我采取 X 行动，会发生什么”，需要理解主动改变某一变量对其他变量的影响，这相当于区分 “观察到‘收到邮件的客户购买更多’” 与 “明确‘邮件是导致购买的原因’”；最高层级是 “反事实推理（Counterfactual Reasoning）”，围绕 “如果当时采取不同行动，会有什么不同结果” 展开，需要设想替代场景，这对责任认定与经验学习至关重要，例如判断 “若采用另一种治疗方案，患者是否能存活”。因果 AI 可覆盖这三个层级，其构建的模型不仅能呈现数据中的模式，更能捕捉生成这些模式的底层因果机制。
在实际落地中，因果 AI 的模型构建依赖三大核心组件：一是结构因果模型（SCMs），通过方程描述生成数据的因果机制，让 AI 聚焦 “数据生成过程” 而非表面模式；二是有向无环图（DAGs），以节点和箭头的可视化形式明确因果假设，帮助专家识别混杂变量、验证模型逻辑；三是 “Do – 演算（Do-Calculus）”，这一由珀尔开创的数学算子，正式区分了 “观察 P (Y|X)”（即 X 发生时 Y 的概率）与 “干预 P (Y|do (X))”（即主动让 X 发生时 Y 的概率），为利用数据回答 “假设问题” 提供了方法论支撑。借助这一框架，AI 系统可在实际干预前进行模拟，对假设场景展开推理，从 “观察世界的工具” 转变为 “帮助人类理解世界的工具”。
随着易用性工具的成熟，因果 AI 的普及速度显著加快。微软推出的 DoWhy 框架就是典型代表，这款开源 Python 库构建了 “建模因果关系 – 识别因果效应 – 估算效应 – 反驳假设以测试稳健性” 的四步标准化流程。传统因果研究中，不同研究者可能提出不同因果假设，而 DoWhy 通过因果图明确这些假设，并提供工具检验结论的敏感性，有效解决了研究一致性问题。从市场增长来看，因果 AI 的成熟趋势更为直观：分析师预测，全球因果 AI 市场规模将从 2025 年的约 6300 万美元，增长至 2035 年的超 16 亿美元，复合年增长率超过 38%。这一增长既源于企业对 “因果理解带来竞争优势” 的认知，也得益于可解释 AI（XAI）需求的上升 —— 例如欧盟《人工智能法案》等法规明确要求 AI 决策需提供透明解释，而因果模型通过清晰的因果路径，天然能说明 “决策是什么” 以及 “为什么这么决策”。
因果 AI 的核心优势体现在 “稳健性” 与 “可信任性” 两大维度。在稳健性方面，传统模型依赖相关性，当部署环境与训练环境存在差异时，相关性易破裂，导致模型性能骤降。例如，一款基于 “土壤湿度与作物产量正相关” 训练的模型，若训练数据中的湿度优势源于特定灌溉方式，当部署到无该灌溉条件的新区域时，模型将完全失效。而因果模型通过学习底层机制，能识别跨环境稳定的关系 —— 它理解 “湿度为何重要”，而非仅知道 “湿度与产量相关”。研究显示，在数据分布发生变化的数据集上，因果模型可保持稳定性能，而传统模型的准确率可能下降 20 个百分点以上。在可信任性方面，因果 AI 有效破解了 “黑箱问题”：不同于结构复杂、难以解读的神经网络，因果图与因果路径能清晰解释 “改变 X 会通过 Z 导致 Y 变化”，这一特性对高风险领域的 AI 部署至关重要，也符合《欧盟人工智能法案》等法规要求。此外，因果 AI 还能通过区分 “虚假关联（如种族与结果的表面关联）” 与 “歧视性原因”，有效减轻 AI 偏见。
目前，因果 AI 已在多行业产生实际价值。医疗领域，凯撒医疗集团（Kaiser Permanente）利用因果 AI 识别患者再入院的根本原因，进而推出个性化用药提醒等针对性干预措施，显著提升了患者用药依从性；制药领域，企业借助因果 AI 筛选 “真正导致疾病进展的分子靶点”（而非仅与疾病相关的靶点），通过在昂贵临床试验前模拟干预效果，加速药物研发进程；制造领域，因果模型可对生产线进行根因分析，当产品质量下降时，能快速追溯问题源于机器参数、材料缺陷还是上游流程，为工程师提供可落地的改进方向；金融领域，银行通过因果推断理解信贷违约的真实驱动因素，设计出调整还款计划等干预方案，从根源上缓解客户的财务困境。自动驾驶是因果 AI 最具挑战性的应用场景之一：基于相关性的系统虽能识别行人，却无法推断行人 “为何过马路”—— 是追逐皮球，还是躲避障碍物，而因果模型对意图与因果的理解，正是动态环境下安全导航的关键。
齐亚博士总结指出，依赖相关性的 AI 时代正在落幕。因果 AI 通过构建 “理解事件发生原因” 的模型，为 AI 赋予了可靠的 “假设分析” 能力、应对环境变化的韧性，以及符合现代商业与监管要求的可解释性，它不仅推动 AI 从 “被动响应” 走向 “主动推理”，更成为各行业实现 AI 可靠落地的核心支撑。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/yin-guo-ai-ru-he-zui-zhong-gou-jian-ju-bei-tui-li-neng-li
