因果推断与反事实推理：AI 决策的炼金术 想象一下，你是一位经验丰富的厨师，每天面对着琳琅满目的食材，要做出美味佳肴。你发现，每次做了蒜蓉西兰花，客人们都会特别开心，回头率也高。于是，你得出结论：蒜蓉西兰花是提升餐厅业绩的关键。 听起来合情合理，对吧？但问题是，真的是蒜蓉西兰花本身带来的业绩提升，还是因为你最近进了一批特别新鲜的西兰花，或者是因为你偷偷换了更贵的橄榄油？又或者，是因为最近店里搞了优惠活动，吸引了更多顾客，而蒜蓉西兰花只是其中一个受欢迎的菜品？ 这就是相关性和因果性的区别。你观察到蒜蓉西兰花和业绩提升之间存在相关性，但这并不意味着蒜蓉西兰花就是业绩提升的 原因。如果盲目地认为只要多做蒜蓉西兰花就能提升业绩，很可能南辕北辙。 在人工智能（AI）领域，也存在着同样的陷阱。AI 算法擅长从海量数据中发现各种各样的相关性，比如，预测客户流失的模型可能会发现，使用安卓手机的用户更容易流失。但如果仅仅因为这个相关性就给所有安卓用户增加额外优惠，可能就犯了和厨师一样的错误。也许安卓用户更容易流失的原因是他们对价格更敏感，或者他们经常更换手机品牌。 那么，如何才能让 AI 摆脱相关性的陷 …