论文：干预能力无法仅靠数据学习获得
原文标题：Predictive gains, causal losses: why interventional competence cannot be learned from data alone
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arXiv 理论论文论证，在平方误差损失下，确定性预测器要保留相对「仅用直接原因」预测器的观测优势，必须依赖其他输入，从而对干预响应误差形成正下界。作者指出修正受当前 inquiry 内允许的因果假设类限制，降低误差需引入更好的因果假设，并推测可靠获得干预能力需模型自主提出并检验替代假设。
- 问题
- 模型能否仅靠观测数据学会正确响应干预，缺乏理论刻画。
- 方法
- 在平方误差损失下证明：保留相对仅用直接原因预测器的观测优势，必然依赖其他输入，形成干预误差正下界。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 提示纯数据驱动的模型在因果干预场景存在原理性误差下限，做因果决策产品需引入显式因果假设。
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