论文压力测试 LLM 因果推断：普遍存在乐观偏差
原文标题：Stress-Testing the Robustness of LLM-Based Causal Inference
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论文提出覆盖模型规模、因果图复杂度、提示策略、元数据质量、数据质量与不确定性敏感度六个维度的压力测试框架，系统评估 LLM 的因果发现能力。结果显示 LLM 存在明显「乐观偏差」，普遍高估因果关系导致精度偏低，且规模扩大带来的收益在元数据质量下降时迅速衰减。
- 问题
- LLM 做因果发现时普遍高估因果关系、精度偏低，缺少对失效位置的系统刻画。
- 方法
- 构建覆盖模型规模、因果图复杂度、提示策略、元数据质量、数据质量与不确定性敏感度六维的压力测试框架，并引入不确定性评估。
- 结果
- 模型普遍存在乐观偏差、精度偏低；纳入不确定性后性能下降；规模收益随元数据质量下降迅速衰减。
- 影响
- 工程师若用 LLM 做因果推断或根因分析，需先做不确定性校准，不能直接采信其输出的因果边。
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六维压力测试显示LLM因果发现普遍高估因果链接，规模收益在元数据质量下降时迅速衰减。
- •框架覆盖模型规模、因果图复杂度、提示策略、元数据质量、数据质量、不确定性敏感度六个维度
- •LLM存在明显「乐观偏差」，一致高估因果链接，导致整体精度偏低
- •传统指标具欺骗性：推理型模型领先，但最高分常出现在忽略推理不确定性时
- •把不确定性纳入评估后性能下降，被认为更真实反映因果可靠性
- •规模扩大带来的收益在元数据质量下降时迅速衰减
为什么重要：提醒用LLM做因果推断的团队：高分可能来自被忽略的不确定性，评估口径需纳入不确定性并重视元数据质量。
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