Fairness-Driven LLM-based Causal Discovery with Active Learning and Dynamic Scoring
作者: Khadija Zanna, Akane Sano
分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML
发布日期: 2025-03-21
💡 一句话要点
提出基于LLM、主动学习和动态评分的因果发现框架，提升公平性分析效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 因果发现 大型语言模型 主动学习 公平性分析 动态评分
📋 核心要点
- 现有因果发现算法在大规模数据下面临计算需求高和复杂度高的挑战，限制了其应用。
- 利用LLM的推理能力，结合主动学习和动态评分，优化查询策略，提升因果发现的效率和准确性。
- 实验结果表明，该方法在公平性驱动的因果发现中具有更高的效率和可扩展性，并能有效识别偏差。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）进行因果发现（CD）的框架，该框架采用类似于人类专家推理过程的基于元数据的方法。通过将成对查询转变为更具可扩展性的广度优先搜索（BFS）策略，所需的查询数量从变量数量的二次方降低到线性，从而解决了先前方法中固有的可扩展性问题。该方法利用主动学习（AL）和动态评分机制，根据其潜在的信息增益来优先排序查询，结合互信息、偏相关和LLM置信度评分，以更有效和准确地优化因果图。该研究为在公平性驱动的CD中利用LLM提供了一种更具可扩展性和效率的解决方案，突出了不同参数对性能的影响。我们对推断的因果图进行公平性分析，识别敏感属性对结果的直接和间接影响。将这些分析与基线方法生成的图的分析进行比较，突出了准确的因果图构建在理解偏差和确保机器学习系统中的公平性方面的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：现有因果发现算法在处理大规模数据时，计算复杂度高，效率低下。特别是，传统的成对查询方法需要大量的计算资源，难以应用于实际场景。此外，现有方法在公平性分析方面可能不够准确，无法有效识别和消除偏差。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的推理能力，结合主动学习（AL）和动态评分机制，来指导因果发现过程。通过将成对查询转变为广度优先搜索（BFS）策略，降低查询复杂度。同时，利用LLM的知识和推理能力，对候选因果关系进行评分，并结合互信息和偏相关等统计指标，选择最有价值的查询。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) LLM接口：负责与LLM进行交互，获取LLM对候选因果关系的置信度评分。2) 主动学习模块：根据动态评分机制，选择最有价值的查询。3) 动态评分模块：结合互信息、偏相关和LLM置信度评分，对候选因果关系进行评分。4) 因果图构建模块：根据查询结果，构建因果图。整个流程采用广度优先搜索（BFS）策略，逐步探索变量之间的因果关系。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将LLM的推理能力与主动学习相结合，用于指导因果发现过程。与传统的基于统计的方法相比，该方法能够利用LLM的知识和推理能力，更准确地识别因果关系。此外，通过采用广度优先搜索（BFS）策略，降低了查询复杂度，提高了算法的可扩展性。
关键设计：动态评分机制是该方法的一个关键设计。该机制结合了互信息、偏相关和LLM置信度评分，对候选因果关系进行评分。具体来说，互信息和偏相关用于衡量变量之间的统计依赖关系，而LLM置信度评分则用于衡量LLM对该因果关系的置信度。通过将这三个指标进行加权平均，可以得到一个综合的评分，用于指导主动学习过程。参数设置方面，需要根据具体的数据集和LLM选择合适的权重。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在公平性驱动的因果发现中具有更高的效率和可扩展性。与基线方法相比，该方法能够以更少的查询次数构建更准确的因果图，并能有效识别敏感属性对结果的直接和间接影响。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于医疗健康、金融风控、社会科学等领域。例如，在医疗健康领域，可以用于识别疾病的风险因素和治疗方案的因果关系，从而制定更有效的治疗策略。在金融风控领域，可以用于识别欺诈行为的风险因素和传播路径，从而提高风险控制能力。在社会科学领域，可以用于研究社会现象的因果关系，从而为政策制定提供依据。
📄 摘要（原文）
Causal discovery (CD) plays a pivotal role in numerous scientific fields by clarifying the causal relationships that underlie phenomena observed in diverse disciplines. Despite significant advancements in CD algorithms that enhance bias and fairness analyses in machine learning, their application faces challenges due to the high computational demands and complexities of large-scale data. This paper introduces a framework that leverages Large Language Models (LLMs) for CD, utilizing a metadata-based approach akin to the reasoning processes of human experts. By shifting from pairwise queries to a more scalable breadth-first search (BFS) strategy, the number of required queries is reduced from quadratic to linear in terms of variable count, thereby addressing scalability concerns inherent in previous approaches. This method utilizes an Active Learning (AL) and a Dynamic Scoring Mechanism that prioritizes queries based on their potential information gain, combining mutual information, partial correlation, and LLM confidence scores to refine the causal graph more efficiently and accurately. This BFS query strategy reduces the required number of queries significantly, thereby addressing scalability concerns inherent in previous approaches. This study provides a more scalable and efficient solution for leveraging LLMs in fairness-driven CD, highlighting the effects of the different parameters on performance. We perform fairness analyses on the inferred causal graphs, identifying direct and indirect effects of sensitive attributes on outcomes. A comparison of these analyses against those from graphs produced by baseline methods highlights the importance of accurate causal graph construction in understanding bias and ensuring fairness in machine learning systems.