Trustworthy AI Suffers from Invariance Conflicts and Causality is The Solution

📄 arXiv: 2605.02640v1 📥 PDF

作者: Ruta Binkyte, Ivaxi Sheth, Zhijing Jin, Mohammad Havaei, Bernhard Schölkopf, Mario Fritz

分类: cs.AI

发布日期: 2026-05-04

备注: Accepted at ICML'2026

💡 一句话要点

利用因果关系解决可信AI中不变性冲突问题

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

关键词: 可信AI 因果关系 不变性 公平性 鲁棒性 机器学习 人工智能

📋 核心要点

  1. 可信AI目标（如公平性、鲁棒性）难以同时实现，尤其是在保持模型效用的前提下，这构成了核心挑战。
  2. 论文核心思想是利用因果关系理解和平衡可信AI的多个目标，将权衡视为数据生成过程变化下的不变性冲突。
  3. 论文阐述了因果关系如何为理解可信AI的权衡提供统一框架，并通过选择性不变性来缓解或解决这些权衡。

📝 摘要（中文）

随着人工智能（AI），包括机器学习（ML）模型和基础模型（FMs）在对安全性要求高的领域中日益普及，确保其可信度已成为核心挑战。然而，可信AI的核心目标，如公平性、鲁棒性、隐私性和可解释性，很难同时实现，尤其是在保持效用的前提下。本文提出，因果关系对于理解和平衡性能与可信AI的多个目标之间的权衡是必要的。我们的论点基于将可信AI的权衡重新解释为在数据生成过程的不同变化下不兼容的不变性要求。然后，我们阐明因果关系提供了一个统一的框架，用于理解可信AI中的权衡是如何产生的，以及如何通过选择性不变性来缓和或解决这些权衡。这种观点适用于经典的ML模型和大规模的FMs。本文讨论了因果假设如何在现代大型系统中显式或隐式地应用。最后，我们概述了使用因果关系构建更可信AI的开放挑战和机遇。

🔬 方法详解

问题定义：可信AI在公平性、鲁棒性、隐私性和可解释性等方面存在内在的权衡，难以同时优化。现有方法缺乏一个统一的框架来理解和解决这些权衡，尤其是在面对复杂的数据生成过程时，容易出现不变性冲突，导致模型在不同场景下的表现不稳定。

核心思路：论文的核心思路是引入因果关系作为理解和解决可信AI权衡的统一框架。通过将可信AI的多个目标转化为在不同数据生成过程变化下的不变性要求，可以将权衡问题转化为不变性冲突问题。利用因果关系，可以识别关键的因果变量和因果关系，从而选择性地保持某些不变性，同时允许其他不变性发生变化，以达到更好的整体性能。

技术框架：论文提出了一种基于因果关系的分析框架，用于理解可信AI的权衡。该框架包含以下几个主要步骤：1) 将可信AI的目标（如公平性、鲁棒性）形式化为在不同数据生成过程变化下的不变性要求；2) 利用因果图模型来表示数据生成过程中的因果关系；3) 分析不同不变性要求之间的冲突，并识别关键的因果变量和因果路径；4) 设计选择性不变性策略，以缓解或解决不变性冲突，从而提高可信AI的整体性能。该框架适用于经典的ML模型和大规模的FMs。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将因果关系引入到可信AI的权衡分析中，并提出了一种基于选择性不变性的解决方案。与现有方法相比，该方法能够更深入地理解可信AI权衡的本质，并提供一种更灵活和有效的解决方案。通过利用因果关系，可以更好地控制模型在不同场景下的表现，并提高其鲁棒性和泛化能力。

关键设计：论文没有提供具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于提出一种概念性的框架。然而，该框架可以指导具体算法的设计和实现。例如，在设计选择性不变性策略时，可以考虑使用因果干预的方法来控制某些因果变量，从而实现对不变性的选择性保持。此外，还可以利用因果发现算法来自动学习数据生成过程中的因果关系，从而简化因果图模型的构建过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一个基于因果关系的统一框架，用于理解和解决可信AI中的权衡问题。该框架通过将可信AI的目标形式化为不变性要求，并利用因果图模型来分析不变性冲突，从而为选择性不变性策略的设计提供了理论指导。虽然论文没有提供具体的实验结果，但其提出的框架为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融风控、医疗诊断、自动驾驶等高风险领域，提升AI系统的安全性、可靠性和公平性。通过因果关系建模，可以更有效地解决AI模型在复杂环境下的泛化问题，并为AI伦理和治理提供理论基础。

📄 摘要（原文）

As artificial intelligence (AI), including machine learning (ML) models and foundation models (FMs), is increasingly deployed in high-stakes domains, ensuring their trustworthiness has become a central challenge. However, the core trustworthy AI objectives, such as fairness, robustness, privacy, and explainability, are hard to achieve simultaneously, especially while preserving utility. This position paper argues that causality is necessary to understand and balance trade-offs in performance and multiple objectives of trustworthy AI. We ground our arguments in re-interpreting trustworthy AI trade-offs as incompatible invariance requirements under different changes to the data-generating process. We then illustrate that causality provides a unifying framework for understanding how trade-offs in trustworthy AI arise, and how they can be softened or resolved through selective invariance. This perspective applies to both classical ML models and large-scale FMs. Our paper discusses how causal assumptions may be applied explicitly or implicitly in modern large-scale systems. Finally, we outline open challenges and opportunities for using causality to build more trustworthy AI.