什么是因果推断（Causal Inference）？

因果推断（Causal Inference）是统计学和人工智能领域中的一个核心方法论，旨在从观察数据中识别和量化变量之间的因果关系，而非仅停留于相关性分析。它通过反事实推理框架，即考虑“如果干预没有发生，结果会如何变化”，来区分因果效应与混杂因素，常用方法包括随机对照试验、工具变量和匹配策略等。因果推断强调揭示变量间的直接因果链，帮助避免数据中的虚假关联，为决策提供更可靠的依据。

在AI产品开发中，因果推断具有广泛的实际应用价值。例如，在推荐系统优化中，它用于评估算法变更是否真实提升用户转化率；在广告投放场景中，帮助确定营销活动对销售增长的因果贡献；在公平性AI设计中，分析特征调整如何影响群体偏见。通过因果推断，AI产品经理能更精准地量化干预效果，提升产品的可靠性和商业价值。

延伸阅读推荐：Judea Pearl的经典著作《为什么：因果关系的新科学》（The Book of Why: The New Science of Cause and Effect），以及Pearl、Glymour和Jewell合著的《因果推断在统计学中的入门》（Causal Inference in Statistics: A Primer），这些资源深入浅出地阐述了理论框架与应用实例。