Ice Cream Doesn't Cause Drowning: Benchmarking LLMs Against Statistical Pitfalls in Causal Inference

📄 arXiv: 2505.13770v1 📥 PDF

作者: Jin Du, Li Chen, Xun Xian, An Luo, Fangqiao Tian, Ganghua Wang, Charles Doss, Xiaotong Shen, Jie Ding

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ME, stat.ML

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

CausalPitfalls：评估LLM在因果推断中应对统计陷阱能力的基准测试

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

关键词: 因果推断 大型语言模型 基准测试 统计陷阱 辛普森悖论

📋 核心要点

  1. 现有因果推断基准测试过于简化，忽略了辛普森悖论等统计陷阱，限制了LLM在实际场景中的应用。
  2. 提出CausalPitfalls基准，包含多难度等级的结构化挑战，并提供评分标准，定量评估LLM的因果推理能力和可靠性。
  3. 通过直接提示和代码辅助提示两种协议评估LLM，结果表明现有LLM在统计因果推断方面存在显著局限性。

📝 摘要（中文）

可靠的因果推断对于在医学、经济和公共政策等高风险领域做出决策至关重要。然而，大型语言模型（LLM）是否能够处理严谨且值得信赖的统计因果推断仍不清楚。目前的基准测试通常涉及简化的任务。例如，这些任务可能只要求LLM识别语义因果关系或直接从原始数据中得出结论。因此，模型可能会忽略重要的统计陷阱，例如辛普森悖论或选择偏差。这种疏忽限制了LLM在现实世界中的适用性。为了解决这些限制，我们提出了CausalPitfalls，这是一个综合基准，旨在严格评估LLM在克服常见因果推断陷阱方面的能力。我们的基准测试具有跨多个难度级别的结构化挑战，每个挑战都配有评分标准。这种方法使我们能够定量地衡量因果推理能力和LLM响应的可靠性。我们使用两种协议评估模型：（1）直接提示，评估内在因果推理，以及（2）代码辅助提示，模型生成可执行代码以进行显式统计分析。此外，我们通过将其评分与人类专家的评估进行比较来验证此判断的有效性。我们的结果表明，当前LLM在执行统计因果推断时存在重大局限性。CausalPitfalls基准测试提供了重要的指导和定量指标，以推进值得信赖的因果推理系统的开发。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型（LLM）在复杂因果推断任务中表现不足的问题。现有基准测试通常过于简化，无法充分评估LLM应对真实世界中常见的统计陷阱（如辛普森悖论、选择偏差等）的能力。这导致LLM在需要可靠因果推理的实际应用中面临挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个更全面、更严格的因果推断基准测试，即CausalPitfalls。该基准测试包含一系列精心设计的挑战，这些挑战模拟了现实世界中可能遇到的各种统计陷阱。通过定量评估LLM在这些挑战中的表现，可以更准确地了解其因果推理能力，并为改进LLM的因果推理能力提供指导。

技术框架：CausalPitfalls基准测试包含以下主要组成部分：1) 一系列结构化的因果推断挑战，涵盖不同难度级别；2) 每个挑战都配有详细的评分标准，用于定量评估LLM的回答质量；3) 两种评估协议：直接提示（评估LLM的内在因果推理能力）和代码辅助提示（允许LLM生成代码进行显式统计分析）；4) 人工评估，用于验证基准测试的有效性。

关键创新：CausalPitfalls的关键创新在于其对统计陷阱的关注和对LLM因果推理能力的全面评估。与现有基准测试相比，CausalPitfalls更注重模拟真实世界的复杂场景，并提供更细粒度的评估指标。此外，代码辅助提示协议允许LLM利用其代码生成能力进行更深入的统计分析，从而更全面地评估其因果推理能力。

关键设计：CausalPitfalls中的每个挑战都包含一个具体的因果推断问题，并明确指出可能存在的统计陷阱。评分标准包括对LLM回答的正确性、完整性和解释性的评估。代码辅助提示协议允许LLM使用Python等编程语言生成代码，进行数据分析和因果推断。人工评估通过比较LLM的评分与人类专家的评分来验证基准测试的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有LLM在CausalPitfalls基准测试中表现不佳，尤其是在处理涉及统计陷阱的挑战时。例如，在辛普森悖论相关的任务中，LLM的准确率显著低于人类专家。这表明现有LLM在统计因果推断方面存在显著局限性，需要进一步改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗、经济、公共政策等领域，帮助决策者利用LLM进行更可靠的因果推断，避免因统计陷阱导致的错误决策。未来，该基准测试可用于评估和改进各种因果推理系统，推动可信赖人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Reliable causal inference is essential for making decisions in high-stakes areas like medicine, economics, and public policy. However, it remains unclear whether large language models (LLMs) can handle rigorous and trustworthy statistical causal inference. Current benchmarks usually involve simplified tasks. For example, these tasks might only ask LLMs to identify semantic causal relationships or draw conclusions directly from raw data. As a result, models may overlook important statistical pitfalls, such as Simpson's paradox or selection bias. This oversight limits the applicability of LLMs in the real world. To address these limitations, we propose CausalPitfalls, a comprehensive benchmark designed to rigorously evaluate the capability of LLMs in overcoming common causal inference pitfalls. Our benchmark features structured challenges across multiple difficulty levels, each paired with grading rubrics. This approach allows us to quantitatively measure both causal reasoning capabilities and the reliability of LLMs' responses. We evaluate models using two protocols: (1) direct prompting, which assesses intrinsic causal reasoning, and (2) code-assisted prompting, where models generate executable code for explicit statistical analysis. Additionally, we validate the effectiveness of this judge by comparing its scoring with assessments from human experts. Our results reveal significant limitations in current LLMs when performing statistical causal inference. The CausalPitfalls benchmark provides essential guidance and quantitative metrics to advance the development of trustworthy causal reasoning systems.