Technical Report: Facilitating the Adoption of Causal Inference Methods Through LLM-Empowered Co-Pilot

📄 arXiv: 2508.10581v1 📥 PDF

作者: Jeroen Berrevoets, Julianna Piskorz, Robert Davis, Harry Amad, Jim Weatherall, Mihaela van der Schaar

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-14

💡 一句话要点

CATE-B：基于LLM的因果推理协同助手，降低治疗效果估计门槛

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

关键词: 因果推理 治疗效果估计 大型语言模型 协同助手 自动化 基准测试 最小不确定性调整集

📋 核心要点

  1. 现有治疗效果估计方法需要深厚的因果推理专业知识，限制了其在各领域的广泛应用。
  2. CATE-B利用LLM构建智能代理，辅助用户完成因果模型构建、调整集识别和回归模型选择等步骤。
  3. 论文发布了一系列基准任务，旨在促进CATE-B的评估和可重复性，推动自动化治疗效果估计的发展。

📝 摘要（中文）

本研究介绍CATE-B，一个开源的协同助手系统，它利用大型语言模型（LLM）在一个代理框架内，指导用户完成治疗效果估计的端到端过程。从观察数据中估计治疗效果（TE）在医疗、经济和公共政策等领域至关重要，但由于需要因果假设、调整策略和模型选择方面的专业知识，其应用仍然有限。CATE-B协助（i）通过因果发现和基于LLM的边方向确定来构建结构因果模型，（ii）通过一种新颖的最小不确定性调整集准则来识别稳健的调整集，以及（iii）选择适合因果结构和数据集特征的回归方法。为了鼓励可重复性和评估，我们发布了一套涵盖不同领域和因果复杂性的基准任务。通过将因果推理与智能、交互式辅助相结合，CATE-B降低了严格因果分析的门槛，并为自动化治疗效果估计领域的新型基准奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：从观察数据中准确估计治疗效果（TE）是一个重要但具有挑战性的任务。现有方法需要用户具备深厚的因果推理知识，包括因果假设、调整策略和模型选择等，这极大地限制了这些方法在实际应用中的普及。用户需要手动进行因果结构学习、选择合适的调整集以及选择合适的回归模型，过程繁琐且容易出错。

核心思路：CATE-B的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建一个智能协同助手，引导用户完成治疗效果估计的整个流程。通过LLM，CATE-B可以自动进行因果发现、调整集识别和模型选择，从而降低用户对因果推理专业知识的需求。这种方法旨在将复杂的因果推理过程转化为用户友好的交互式体验。

技术框架：CATE-B的整体架构包含以下三个主要模块：(1) 因果模型构建：利用因果发现算法（如PC算法）和LLM进行边方向确定，构建结构因果模型（SCM）。(2) 调整集识别：提出一种新的“最小不确定性调整集”准则，用于识别稳健的调整集，以消除混淆偏差。(3) 回归模型选择：根据因果结构和数据集特征，利用LLM推荐合适的回归模型进行治疗效果估计。整个流程通过一个交互式界面呈现给用户，用户可以随时介入并修改LLM的建议。

关键创新：CATE-B的关键创新在于将LLM集成到因果推理流程中，实现自动化和用户友好的治疗效果估计。传统的因果推理方法需要用户手动完成许多步骤，而CATE-B通过LLM自动完成这些步骤，大大降低了使用门槛。此外，提出的“最小不确定性调整集”准则也是一个重要的创新，它旨在识别更稳健的调整集，从而提高治疗效果估计的准确性。

关键设计：CATE-B的关键设计包括：(1) 使用预训练的LLM（具体模型未知）进行因果边方向确定，利用LLM的知识推理能力。(2) “最小不确定性调整集”准则的具体实现细节未知，但其目标是最小化调整集选择带来的不确定性。(3) LLM如何根据因果结构和数据集特征选择合适的回归模型，具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

论文发布了一套基准任务，涵盖不同领域和因果复杂性，旨在促进CATE-B的评估和可重复性。具体的实验结果和性能数据未知，但该基准的发布为未来的研究提供了一个标准化的评估平台。通过与其他方法的对比，可以更客观地评估CATE-B的性能和优势。未来的研究可以基于这些基准，进一步改进CATE-B的性能，并探索新的因果推理方法。

🎯 应用场景

CATE-B具有广泛的应用前景，包括医疗保健、经济学、公共政策等领域。它可以帮助研究人员和决策者更准确地估计治疗、政策或干预措施的效果，从而做出更明智的决策。例如，在医疗保健领域，CATE-B可以用于评估不同治疗方案的疗效，为患者提供个性化的治疗建议。在公共政策领域，CATE-B可以用于评估不同政策措施的影响，为政府提供决策支持。未来，CATE-B有望成为因果推理领域的重要工具。

📄 摘要（原文）

Estimating treatment effects (TE) from observational data is a critical yet complex task in many fields, from healthcare and economics to public policy. While recent advances in machine learning and causal inference have produced powerful estimation techniques, their adoption remains limited due to the need for deep expertise in causal assumptions, adjustment strategies, and model selection. In this paper, we introduce CATE-B, an open-source co-pilot system that uses large language models (LLMs) within an agentic framework to guide users through the end-to-end process of treatment effect estimation. CATE-B assists in (i) constructing a structural causal model via causal discovery and LLM-based edge orientation, (ii) identifying robust adjustment sets through a novel Minimal Uncertainty Adjustment Set criterion, and (iii) selecting appropriate regression methods tailored to the causal structure and dataset characteristics. To encourage reproducibility and evaluation, we release a suite of benchmark tasks spanning diverse domains and causal complexities. By combining causal inference with intelligent, interactive assistance, CATE-B lowers the barrier to rigorous causal analysis and lays the foundation for a new class of benchmarks in automated treatment effect estimation.