An Explainable AI Approach to Large Language Model Assisted Causal Model Auditing and Development

📄 arXiv: 2312.16211v1 📥 PDF

作者: Yanming Zhang, Brette Fitzgibbon, Dino Garofolo, Akshith Kota, Eric Papenhausen, Klaus Mueller

分类: cs.AI, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2023-12-23

💡 一句话要点

提出一种基于可解释AI的大语言模型辅助因果模型审核与构建方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果模型 大语言模型 可解释AI 因果推理 人机协同

📋 核心要点

  1. 现有因果网络构建方法易受数据偏差影响，导致网络中存在错误连接，需要领域专家进行审核和修正。
  2. 利用大语言模型（如ChatGPT）的知识推理能力，辅助领域专家审核因果网络，提供关于边方向性、混淆因素和中介变量的见解。
  3. 通过可视化技术总结大语言模型的观点，帮助分析师指导边的方向、收集数据或验证假设，实现人机协同的因果模型构建。

📝 摘要（中文）

因果网络被广泛应用于流行病学、社会科学、医学和工程等领域，用于建模变量之间复杂的关联关系。虽然可以直接从观测数据中算法式地推断这些模型，但由此产生的网络通常存在错误的边。审核和纠正这些网络可能需要分析师通常不具备的领域专业知识。我们提出使用诸如ChatGPT之类的大语言模型作为因果网络的审核员。我们的方法将因果网络一次一条边地呈现给ChatGPT，以产生关于边方向性、可能的混淆因素和中介变量的见解。我们要求ChatGPT反思每个因果链接的各个方面，然后生成可视化结果，总结这些观点，供人工分析师指导边的方向、收集更多数据或测试进一步的假设。我们设想一个系统，其中大语言模型、自动因果推理、人工分析师和领域专家作为一个团队协同工作，为任何给定的案例场景推导出全面而综合的因果模型。本文展示了使用新兴原型获得的首批结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从观测数据推断的因果网络中存在错误连接的问题。现有方法依赖领域专家进行人工审核和修正，但领域专家知识的获取往往存在困难，且人工审核效率低下。因此，如何利用自动化方法辅助因果网络的审核和构建，降低对领域专家的依赖，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的知识推理能力，模拟领域专家的角色，对因果网络中的每条边进行评估和分析。通过向LLM提问关于因果关系的问题，获取关于边方向性、潜在混淆因素和中介变量的见解。这种方法旨在将LLM作为辅助工具，帮助分析师更有效地审核和修正因果网络。

技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 因果网络输入：将待审核的因果网络作为输入；2) 边遍历与LLM交互：逐条遍历网络中的边，并针对每条边向LLM提出问题，例如“A是否可能导致B？”、“是否存在混淆因素影响A和B的关系？”；3) LLM推理与结果提取：LLM基于其知识库进行推理，并生成关于该因果关系的解释和判断；4) 结果可视化：将LLM的推理结果进行可视化，例如使用图表展示LLM对边方向性的判断概率，或列出LLM识别出的潜在混淆因素；5) 人机交互：分析师根据LLM的可视化结果，结合自身领域知识，决定是否需要调整边的方向、收集更多数据或进行进一步的假设验证。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大语言模型引入到因果模型审核和构建流程中。与传统的完全依赖人工或完全依赖数据驱动的方法不同，该方法实现了人机协同，充分利用了LLM的知识推理能力和人工分析师的领域专业知识。这种结合可以更有效地识别和修正因果网络中的错误连接。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 问题设计：如何设计合适的问题，引导LLM进行有效的因果推理；2) 可视化方法：如何将LLM的推理结果以清晰易懂的方式呈现给分析师；3) 人机交互界面：如何设计用户友好的交互界面，方便分析师进行因果网络的调整和修正。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未来研究方向。

📊 实验亮点

论文提出了一个基于ChatGPT的因果网络审核原型系统，并展示了初步的实验结果。虽然论文中没有提供具体的性能数据或对比基线，但实验结果表明，ChatGPT能够提供关于边方向性和潜在混淆因素的有用见解，证明了将大语言模型应用于因果模型审核的可行性。未来的研究可以进一步评估该方法在不同数据集和领域中的性能，并与现有方法进行比较。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：在流行病学中，辅助构建更准确的疾病传播模型；在社会科学中，帮助理解社会现象的因果关系；在医学领域，辅助医生进行诊断和治疗决策；在工程领域，用于故障诊断和系统优化。该方法有望提高因果模型构建的效率和准确性，为各领域的决策提供更可靠的依据。

📄 摘要（原文）

Causal networks are widely used in many fields, including epidemiology, social science, medicine, and engineering, to model the complex relationships between variables. While it can be convenient to algorithmically infer these models directly from observational data, the resulting networks are often plagued with erroneous edges. Auditing and correcting these networks may require domain expertise frequently unavailable to the analyst. We propose the use of large language models such as ChatGPT as an auditor for causal networks. Our method presents ChatGPT with a causal network, one edge at a time, to produce insights about edge directionality, possible confounders, and mediating variables. We ask ChatGPT to reflect on various aspects of each causal link and we then produce visualizations that summarize these viewpoints for the human analyst to direct the edge, gather more data, or test further hypotheses. We envision a system where large language models, automated causal inference, and the human analyst and domain expert work hand in hand as a team to derive holistic and comprehensive causal models for any given case scenario. This paper presents first results obtained with an emerging prototype.