因果推断在可解释性人工智能 (XAI) 中发挥着关键作用，它使模型不仅能够识别数据中的模式，还能推断因果关系。传统的机器学习模型通常侧重于相关性，这在实际场景中部署时可能会导致误导性结论。例如，一个模型可能会发现购买防晒霜的人更容易被晒伤，但这种相关性并不意味着因果关系——购买防晒霜并不会导致晒伤。因果推断框架，例如结构因果模型或有向无环图 (DAG)，有助于区分单纯的关联和实际原因。这对于构建值得信赖的 AI 系统至关重要，尤其是在医疗保健或金融等高风险领域，理解决策的原因与决策本身同等重要。
因果推断在 XAI 中的一个实际例子是在医疗保健诊断中。假设一个 AI 模型根据胆固醇水平、运动习惯和年龄等特征预测患者患心脏病的风险。如果没有因果推理，该模型可能会错误地将风险归因于症状（例如，高胆固醇），而不是根本原因（例如，不良饮食）。通过结合因果推断，开发人员可以设计出考虑混杂变量并识别可操作因素的模型。例如，像 DoWhy 或 CausalNex 这样的工具允许开发人员将领域知识（例如，“饮食影响胆固醇”）编码到模型中，确保解释反映因果路径。这使得 AI 的决策过程对医生来说更透明和可操作，他们需要推荐解决根本原因的干预措施，而不仅仅是症状。
在 XAI 中实施因果推断也有助于减轻偏见。考虑一个贷款审批系统，该系统将低收入邮政编码与较高的违约率相关联。一个纯粹基于相关性的模型可能会不公平地拒绝来自这些地区的合格申请人的贷款。因果推断迫使模型询问：邮政编码本身是否导致违约，还是它是其他因素（如工作机会）的代理？ 通过对因果关系（例如，失业 → 违约风险）建模，开发人员可以调整系统以关注直接原因而不是代理。这需要测试反事实（例如，“如果申请人的收入发生变化，他们会违约吗？”）并使用敏感性分析等技术验证假设。虽然这增加了复杂性，但它确保了解释基于现实，而不是虚假模式，使 AI 系统对最终用户来说更公平、更易于解释。