因果推理对于决策型AI很重要，因为它使系统不仅能理解数据中的模式，还能理解这些模式为何发生。传统AI模型，例如基于相关性或监督学习的模型，通常通过识别统计关系来做出决策，但未能掌握潜在原因。当相关性具有误导性时，这可能导致有缺陷的决策。例如，AI可能会注意到冰淇淋销量和溺水事件在夏季都会增加，但如果没有因果推理，它可能会错误地推断禁止冰淇淋可以减少溺水。相比之下，因果模型识别出高温是两者共同的原因，从而允许AI推荐游泳池安全措施等干预措施，而不是不相关的策略。这种区分因果关系和相关性的能力对于现实世界场景中的可靠决策至关重要。
因果推理的一个关键优势在于其处理训练数据之外场景的能力。大多数AI系统在面对新情况时会遇到困难，因为它们依赖历史模式。例如，一个在疫情期间基于用户行为训练的推荐系统，如果在封锁解除后不理解情境（如远程工作）如何影响选择，可能会失效。然而，因果模型可以通过模拟变量如何相互影响来模拟假设行动。在机器人领域，控制自动驾驶汽车的因果感知AI可以推断出大雨（因）会降低轮胎抓果（果），从而促使它减速，即使它在训练数据中没有明确遇到过雨天情况。这种泛化能力使得因果推理对于动态环境中的鲁棒性至关重要。
最后，因果推理提高了透明度和可问责性，这对于建立对AI系统的信任至关重要。当AI建议拒绝贷款时，监管机构和用户需要知道该决策是源于合法因素（如收入）还是有偏见的替代因素（如邮政编码）。因果模型明确表示变量之间的关系，使得审查决策变得更容易。例如，使用因果图的医疗保健AI可以显示患者年龄直接影响治疗效果，从而证明为什么它优先为年轻患者提供特定疗法是合理的。开发人员还可以使用像 do-calculus 这样的因果框架来测试反事实情况（“如果患者收入更高，决策会改变吗？”），这有助于识别和减轻偏差。这种清晰性对于在医疗保健或刑事司法等高风险领域进行道德AI部署是必不可少的。