Causality is Key for Interpretability Claims to Generalise

📄 arXiv: 2602.16698v1 📥 PDF

作者: Shruti Joshi, Aaron Mueller, David Klindt, Wieland Brendel, Patrik Reizinger, Dhanya Sridhar

分类: cs.LG

发布日期: 2026-02-18

💡 一句话要点

利用因果关系提升LLM可解释性研究的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可解释性 因果推断 大型语言模型 因果表征学习 泛化性 Pearl因果层次结构

📋 核心要点

  1. 现有LLM可解释性研究存在泛化性差和因果解释过度的问题，难以保证结论的可靠性。
  2. 论文提出利用因果推断理论，特别是Pearl的因果层次结构，来规范可解释性研究的有效性。
  3. 通过因果表征学习（CRL），明确了哪些变量可以从模型激活中恢复，以及恢复所需的假设条件。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的可解释性研究已经对模型行为产生了一些重要的见解，但仍然存在一些反复出现的缺陷：研究结果不具有泛化性，以及因果解释超出了证据支持的范围。我们的观点是，因果推断明确了从模型激活到不变的高级结构的有效映射，实现这种映射所需的数据或假设，以及它可以支持的推论。具体来说，Pearl的因果层次结构阐明了一项可解释性研究可以证明什么。观察结果建立了模型行为和内部组件之间的关联。干预（例如，消融或激活修补）支持了这些编辑如何影响一组提示上的行为指标（例如，token概率的平均变化）的声明。然而，反事实声明——即，询问模型在未观察到的干预下，对于相同的提示会产生什么样的输出——在没有受控监督的情况下，在很大程度上仍然无法验证。我们展示了因果表征学习（CRL）如何实现这种层次结构，指定哪些变量可以从激活中恢复，以及在什么假设下可以恢复。总之，这些促使我们建立一个诊断框架，帮助从业者选择与证据相匹配的方法和评估，从而使研究结果具有泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的LLM可解释性研究通常依赖于观察和干预，例如消融实验或激活修补，来理解模型内部机制。然而，这些方法往往难以泛化，并且容易做出超出证据支持的因果推断。例如，即使观察到某个神经元与特定概念相关，也无法确定该神经元是否真正导致了模型产生该概念相关的输出。

核心思路：论文的核心思路是引入因果推断的框架，特别是Pearl的因果层次结构，来规范可解释性研究。通过明确研究中涉及的因果关系，可以更好地评估研究结果的有效性和泛化性。论文强调，可解释性研究需要明确哪些变量可以从模型激活中恢复，以及恢复这些变量所需的假设条件。

技术框架：论文提出了一个诊断框架，旨在帮助研究人员选择合适的方法和评估指标，以确保研究结果的泛化性。该框架基于Pearl的因果层次结构，将可解释性研究分为三个层次：观察、干预和反事实。观察层次只能建立模型行为和内部组件之间的关联；干预层次可以支持关于编辑如何影响行为指标的声明；反事实层次则涉及对未观察到的干预的推断，需要更强的假设和监督。因果表征学习（CRL）被用来实现这一层次结构，明确哪些变量可以从激活中恢复，以及在什么假设下可以恢复。

关键创新：论文的关键创新在于将因果推断的理论引入到LLM可解释性研究中，并提出了一个基于Pearl因果层次结构的诊断框架。该框架能够帮助研究人员更严谨地设计实验和评估结果，从而提高可解释性研究的可靠性和泛化性。

关键设计：论文没有提出具体的网络结构或损失函数，而是侧重于方法论上的指导。关键在于明确研究中涉及的因果关系，并选择与研究目标相匹配的实验方法和评估指标。例如，如果研究目标是建立因果关系，则需要进行干预实验，并仔细考虑混淆因素的影响。

📊 实验亮点

论文强调了现有可解释性研究的局限性，并提出了一个基于因果推断的诊断框架，为未来的可解释性研究提供了指导。通过引入因果表征学习，明确了变量的可恢复性和所需的假设，为提高研究结果的泛化性奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的可解释性和可靠性，帮助研究人员和开发者更好地理解模型行为，从而改进模型设计、提高模型安全性，并促进模型在医疗、金融等关键领域的应用。

📄 摘要（原文）

Interpretability research on large language models (LLMs) has yielded important insights into model behaviour, yet recurring pitfalls persist: findings that do not generalise, and causal interpretations that outrun the evidence. Our position is that causal inference specifies what constitutes a valid mapping from model activations to invariant high-level structures, the data or assumptions needed to achieve it, and the inferences it can support. Specifically, Pearl's causal hierarchy clarifies what an interpretability study can justify. Observations establish associations between model behaviour and internal components. Interventions (e.g., ablations or activation patching) support claims how these edits affect a behavioural metric (\eg, average change in token probabilities) over a set of prompts. However, counterfactual claims -- i.e., asking what the model output would have been for the same prompt under an unobserved intervention -- remain largely unverifiable without controlled supervision. We show how causal representation learning (CRL) operationalises this hierarchy, specifying which variables are recoverable from activations and under what assumptions. Together, these motivate a diagnostic framework that helps practitioners select methods and evaluations matching claims to evidence such that findings generalise.