2025年大學(xué)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——因果推斷方法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述因果關(guān)系與相關(guān)性的區(qū)別。在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，這種區(qū)別可能帶來(lái)哪些問(wèn)題？請(qǐng)結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)的視角進(jìn)行闡述。二、解釋什么是混淆偏倚。假設(shè)你正在使用一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析用戶(hù)使用App的行為，該模型包含用戶(hù)年齡、性別、地理位置等多個(gè)特征。請(qǐng)列舉至少三種可能導(dǎo)致混淆偏倚的情況，并說(shuō)明如何理論上識(shí)別這些偏倚的存在。三、什么是反事實(shí)推理？在處理具有“黑箱”特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，如何利用反事實(shí)推理的思想來(lái)估計(jì)干預(yù)（例如，改變某個(gè)用戶(hù)界面參數(shù)）后的潛在結(jié)果？請(qǐng)簡(jiǎn)述主要思路和可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)。四、描述工具變量（InstrumentalVariable,IV）的基本設(shè)定。請(qǐng)說(shuō)明在評(píng)估一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型是否具有因果效應(yīng)時(shí)，如何找到合適的工具變量？并解釋為何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋找工具變量可能比傳統(tǒng)方法更具挑戰(zhàn)性。五、什么是回歸不連續(xù)設(shè)計(jì)（RegressionDiscontinuityDesign,RDD）？假設(shè)一項(xiàng)政策（如補(bǔ)貼）的發(fā)放基于一個(gè)連續(xù)變量的閾值（例如，家庭收入）。你手頭有一個(gè)使用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模型，該模型能預(yù)測(cè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)意愿。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于此模型的RDD方法來(lái)估計(jì)該項(xiàng)政策的平均處理效應(yīng)（ATE），并簡(jiǎn)述你需要滿足的關(guān)鍵假設(shè)和實(shí)施步驟。六、雙重差分（Difference-in-Differences,DID）方法的核心思想是什么？請(qǐng)說(shuō)明如何將DID的思想與一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型相結(jié)合，以評(píng)估某個(gè)干預(yù)（如新功能上線）對(duì)特定用戶(hù)群體的效果？討論這種方法的優(yōu)勢(shì)以及可能需要克服的困難。七、列舉將因果推斷方法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)。選擇其中一個(gè)挑戰(zhàn)（例如，模型復(fù)雜性與因果效應(yīng)識(shí)別的矛盾），深入討論其具體表現(xiàn)以及研究者們嘗試解決該問(wèn)題的幾種主要方向。八、討論在醫(yī)療健康領(lǐng)域，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析患者治療反應(yīng)并進(jìn)行因果推斷時(shí)，可能存在的倫理風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)影響。請(qǐng)至少提出兩點(diǎn)值得關(guān)注的問(wèn)題，并簡(jiǎn)要說(shuō)明應(yīng)對(duì)思路。試卷答案一、因果關(guān)系是指一個(gè)變量的變化直接導(dǎo)致另一個(gè)變量的變化，存在直接的因果機(jī)制。相關(guān)性是指兩個(gè)變量共同變化的趨勢(shì)，但并不意味著一個(gè)變量的變化是另一個(gè)變量變化的原因。在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能僅僅學(xué)習(xí)到變量之間的復(fù)雜相關(guān)性，而未能揭示其背后的因果機(jī)制。這可能導(dǎo)致：1）預(yù)測(cè)模型效果良好，但解釋性差，難以理解哪些因素真正驅(qū)動(dòng)了結(jié)果；2）在基于模型進(jìn)行決策或干預(yù)時(shí)，可能采取錯(cuò)誤的行動(dòng)，因?yàn)榛诘氖翘摷俚囊蚬P(guān)系；3）當(dāng)模型用于評(píng)估政策效果或干預(yù)影響時(shí)，容易受到混淆因素和偏倚的誤導(dǎo)，得到錯(cuò)誤的因果效應(yīng)估計(jì)。二、混淆偏倚是指由于一個(gè)或多個(gè)混淆變量同時(shí)影響自變量（干預(yù)/處理變量）和因變量（結(jié)果變量），導(dǎo)致觀察到的自變量與因變量之間的關(guān)聯(lián)并非完全由自變量引起，從而產(chǎn)生的偏倚。在分析用戶(hù)使用App的行為時(shí)，可能導(dǎo)致混淆偏倚的情況有：1）用戶(hù)群體差異：不同年齡、性別的用戶(hù)可能有不同的使用習(xí)慣和偏好，這些特征（年齡、性別）既可能影響他們選擇使用App，也可能影響他們的使用行為。例如，年輕女性可能更傾向于使用社交類(lèi)App，并且在該類(lèi)App上花費(fèi)更多時(shí)間。這里，用戶(hù)類(lèi)型（隱含年齡性別特征）是混淆因素。2）地理位置影響：不同地理位置的用戶(hù)可能面臨不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、文化背景或本地事件，這些因素既可能影響用戶(hù)選擇App，也可能影響其使用頻率或內(nèi)容。例如，網(wǎng)絡(luò)信號(hào)較差地區(qū)的用戶(hù)可能更少使用需要大量數(shù)據(jù)的App。這里，地理位置是混淆因素。3）社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位：用戶(hù)的地理位置、教育水平等往往與收入相關(guān)，而收入既可能影響用戶(hù)能否負(fù)擔(dān)得起某些服務(wù)（影響App選擇），也可能直接影響其消費(fèi)能力和在App上的行為（如付費(fèi)意愿）。這里，社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位相關(guān)的特征是混淆因素。理論上識(shí)別這些偏倚的存在可以通過(guò)：1）比較干預(yù)組與對(duì)照組在混淆變量分布上是否存在系統(tǒng)性差異（如使用標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)變量檢驗(yàn)）；2）使用統(tǒng)計(jì)方法（如回歸分析）控制混淆變量的影響后，觀察干預(yù)效果是否仍然顯著；3）如果可能，通過(guò)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)（RCT）來(lái)排除混淆偏倚。三、反事實(shí)推理是指根據(jù)當(dāng)前觀測(cè)到的數(shù)據(jù)和模型，推斷在某個(gè)干預(yù)（改變某個(gè)變量值）未發(fā)生的情況下，結(jié)果變量可能是什么。在處理具有“黑箱”特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，利用反事實(shí)推理的思想估計(jì)干預(yù)后的潛在結(jié)果的主要思路是：1）利用當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入觀測(cè)樣本的特征，得到其在當(dāng)前狀態(tài)下的預(yù)測(cè)結(jié)果（實(shí)際觀測(cè)到的結(jié)果或其概率分布）；2）識(shí)別出希望干預(yù)的變量（或一組變量）；3）根據(jù)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)（例如，通過(guò)梯度反向傳播找到該變量對(duì)應(yīng)的參數(shù)影響，或利用注意力機(jī)制找到相關(guān)特征），模擬將該變量設(shè)定為不同值（或其反事實(shí)值）時(shí)，模型輸出結(jié)果的潛在變化；4）結(jié)合概率模型（如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成模型或分布外推斷方法），估計(jì)在干預(yù)條件下結(jié)果的期望值或概率分布。可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)包括：1）模型不可解釋性：難以精確理解模型內(nèi)部參數(shù)如何響應(yīng)變量的改變，導(dǎo)致模擬干預(yù)效果困難；2）高維性和復(fù)雜性：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常處理高維數(shù)據(jù)，干預(yù)可能涉及多個(gè)變量的復(fù)雜交互，反事實(shí)估計(jì)變得非常復(fù)雜；3）數(shù)據(jù)稀疏性：在真實(shí)世界中，很多反事實(shí)狀態(tài)（如從未使用某功能但行為如何）從未發(fā)生，導(dǎo)致缺乏足夠數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)或推斷；4）分布外推斷：當(dāng)干預(yù)導(dǎo)致模型輸入進(jìn)入未見(jiàn)過(guò)的高維區(qū)域時(shí)，模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性可能下降。四、工具變量（InstrumentalVariable,IV）的基本設(shè)定要求存在一個(gè)變量Z（工具變量），它滿足以下三個(gè)條件：1）相關(guān)性：工具變量Z必須與待估計(jì)的因果效應(yīng)相關(guān)的自變量X（處理變量）相關(guān)；2）外生性/排他性約束：工具變量Z必須與結(jié)果變量Y相關(guān)，但這種相關(guān)性完全通過(guò)對(duì)自變量X的影響來(lái)實(shí)現(xiàn)，即Z不能有直接影響Y的渠道，也不能受到Y(jié)（或X通過(guò)其他途徑）的直接影響。換句話說(shuō)，Z與結(jié)果變量Y的條件期望在給定X時(shí)不相關(guān)，即E[Y|Z,X]=E[Y|X]。3）有效性：工具變量Z必須影響自變量X，即Z不能是X的函數(shù)或與X不相關(guān)。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋找工具變量可能比傳統(tǒng)方法更具挑戰(zhàn)性，原因在于：1）內(nèi)生性問(wèn)題難以判斷：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和“黑箱”特性使得我們很難從模型輸入輸出關(guān)系上直觀判斷某個(gè)變量是否滿足外生性條件，傳統(tǒng)基于理論和關(guān)系的判斷方法受限；2）相關(guān)性度量復(fù)雜：如何準(zhǔn)確度量工具變量與內(nèi)生變量X在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)框架下的相關(guān)性可能需要?jiǎng)?chuàng)新的方法；3）尋找有效工具變量更難：在復(fù)雜系統(tǒng)中（如社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象），找到同時(shí)滿足相關(guān)性和外生性條件的變量本身就非常困難，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能無(wú)法提供捷徑，甚至可能因?yàn)槟Ｐ偷臄M合能力而誤導(dǎo)向?qū)ふ摇皞巍惫ぞ咦兞浚?）IV估計(jì)本身對(duì)模型敏感：基于IV的因果效應(yīng)估計(jì)通常對(duì)模型設(shè)定和估計(jì)方法敏感，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種復(fù)雜模型下，其穩(wěn)定性和可靠性需要更嚴(yán)格的檢驗(yàn)。五、回歸不連續(xù)設(shè)計(jì)（RegressionDiscontinuityDesign,RDD)的核心思想是利用一個(gè)可觀測(cè)的、連續(xù)變量的閾值來(lái)創(chuàng)建一個(gè)“自然實(shí)驗(yàn)”，比較在閾值兩側(cè)（接受干預(yù)與不接受干預(yù)）的單位在結(jié)果變量上的平均差異，并將該差異視為干預(yù)的平均處理效應(yīng)（ATE），假設(shè)在閾值附近，單位除了是否跨越閾值外，在其他方面基本相似。設(shè)計(jì)一個(gè)基于已訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型（設(shè)為f(x)）的RDD方法來(lái)估計(jì)某項(xiàng)基于連續(xù)變量閾值（設(shè)為T(mén)）的政策（如補(bǔ)貼）的ATE，步驟如下：1）定義閾值與分組：確定政策干預(yù)的閾值T。根據(jù)觀測(cè)到的連續(xù)變量x，將樣本分為兩組：接受干預(yù)組（Treat，滿足x≥T）和未接受干預(yù)組（Control，滿足x<T）。2）模型預(yù)測(cè)：使用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型f(x)分別對(duì)兩組樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到它們?cè)诮Y(jié)果變量Y上的預(yù)測(cè)值f_Treat(x)(對(duì)于x≥T的樣本)和f_Control(x)(對(duì)于x<T的樣本)。3）估計(jì)RDD效應(yīng)：計(jì)算兩組預(yù)測(cè)值的平均差，即RDD估計(jì)的ATE=E[f_Treat(x)|x≥T]-E[f_Control(x)|x<T]。這相當(dāng)于用模型的預(yù)測(cè)結(jié)果代替了真實(shí)結(jié)果，估計(jì)政策帶來(lái)的變化。需要滿足的關(guān)鍵假設(shè)包括：1）平滑性假設(shè)（Smoothness/Continuity）：在閾值T附近，連續(xù)變量x對(duì)結(jié)果Y（或其對(duì)數(shù)、平方根等變換）的影響是連續(xù)的，或者說(shuō)，函數(shù)f(x)在閾值T附近是平滑的，即f(x)在T處的導(dǎo)數(shù)或高階導(dǎo)數(shù)存在且有限。這意味著政策效應(yīng)在閾值附近是連續(xù)變化的，跨越閾值主要影響的是政策狀態(tài)（是否獲得補(bǔ)貼），而不改變其他影響結(jié)果的因素。2）局部隨機(jī)性假設(shè)（LocalRandomization）：在閾值T附近，跨越閾值（即x接近T但略大于或略小于T）是近乎隨機(jī)的，或者說(shuō)，在x接近T的鄰域內(nèi)，影響接受干預(yù)與否的因素（除了x本身）與其他因素基本無(wú)關(guān)。這可以通過(guò)比較T兩側(cè)x分布的相似性來(lái)檢驗(yàn)。六、雙重差分（Difference-in-Differences,DID）方法的核心思想是通過(guò)比較干預(yù)組（TreatmentGroup）和對(duì)照組（ControlGroup）在干預(yù)前后結(jié)果變量的變化差異，來(lái)估計(jì)干預(yù)的平均處理效應(yīng)（ATE）。它假設(shè)在沒(méi)有干預(yù)的情況下，兩組單位的結(jié)果變化趨勢(shì)是平行的。如果干預(yù)確實(shí)發(fā)生了，并且滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，那么干預(yù)組和對(duì)照組結(jié)果變化的差異就可以歸因于干預(yù)本身。將DID思想與一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型（設(shè)為f(x,t;θ)）相結(jié)合，以評(píng)估某個(gè)干預(yù)（如新功能上線，干預(yù)變量t=1/0）對(duì)特定用戶(hù)群體（干預(yù)組）的效果，可以這樣做：1）模型設(shè)定：假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型f(x,t;θ)是用戶(hù)特征x、干預(yù)狀態(tài)t（t=1表示干預(yù)組，t=0表示對(duì)照組）以及模型參數(shù)θ的函數(shù)。模型的目標(biāo)可能是預(yù)測(cè)結(jié)果Y。2）前后比較：假設(shè)我們可以獲得干預(yù)前（t=0時(shí)）和干預(yù)后（t=1時(shí)）的數(shù)據(jù)，或者至少有代表這兩個(gè)時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)（例如，干預(yù)前和干預(yù)后的用戶(hù)行為）。對(duì)于同一個(gè)用戶(hù)i，其特征為x_i，在干預(yù)前時(shí)點(diǎn)0的結(jié)果（或預(yù)測(cè)）為Y_i^0=f(x_i,0;θ)，在干預(yù)后時(shí)點(diǎn)1的結(jié)果（或預(yù)測(cè)）為Y_i^1=f(x_i,1;θ)。3）計(jì)算DID：對(duì)于干預(yù)組用戶(hù)，計(jì)算其干預(yù)前后的變化量：D_Treat_i=Y_i^1-Y_i^0=f(x_i,1;θ)-f(x_i,0;θ)。對(duì)于對(duì)照組用戶(hù)，計(jì)算其干預(yù)前后的變化量：D_Control_i=Y_i^1'-Y_i^0'=f(x_i',1;θ)-f(x_i',0;θ)（注意i和i'是不同的用戶(hù)）。4）估計(jì)ATE：DID效應(yīng)估計(jì)為干預(yù)組和對(duì)照組平均變化量的差值：ATE=E[D_Treat_i]-E[D_Control_i]=E[f(x,1;θ)-f(x,0;θ)]-E[f(x',1;θ)-f(x',0;θ)]。優(yōu)勢(shì)在于：1）利用模型預(yù)測(cè)能力：可以處理非線性關(guān)系和非加性效應(yīng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能捕捉更復(fù)雜的用戶(hù)行為模式。2）靈活性：可以同時(shí)考慮多個(gè)用戶(hù)特征x作為混淆因素，模型本身具有一定的控制能力?？赡苄枰朔睦щy包括：1）平行趨勢(shì)假設(shè)的檢驗(yàn)：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下，如何有效檢驗(yàn)干預(yù)前后兩組（即使是基于預(yù)測(cè)值分組）結(jié)果趨勢(shì)的平行性變得復(fù)雜；2）模型設(shè)定與干預(yù)定義：需要清晰地定義干預(yù)前后的狀態(tài)，并確保模型在兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)（或?qū)?yīng)狀態(tài)）的預(yù)測(cè)能力沒(méi)有系統(tǒng)性差異；3）估計(jì)的穩(wěn)定性：基于預(yù)測(cè)值的DID估計(jì)可能對(duì)模型參數(shù)和特征表示敏感；4）因果關(guān)系識(shí)別：即使DID估計(jì)量無(wú)偏，它也依賴(lài)于平行趨勢(shì)假設(shè)，該假設(shè)本身難以嚴(yán)格驗(yàn)證，仍可能存在其他形式的偏倚。七、將因果推斷方法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)包括：1）模型復(fù)雜性與因果效應(yīng)識(shí)別的矛盾：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的非線性、高維參數(shù)和復(fù)雜的內(nèi)部交互，這使得理解模型為何做出特定預(yù)測(cè)變得極其困難，而因果推斷通常要求理解干預(yù)如何通過(guò)因果關(guān)系鏈影響結(jié)果；2）數(shù)據(jù)稀疏性與反事實(shí)推斷困難：真實(shí)世界中的干預(yù)往往具有隨機(jī)性或基于特定規(guī)則，導(dǎo)致許多反事實(shí)狀態(tài)（如從未遇到某個(gè)干預(yù)的用戶(hù)的行為）在數(shù)據(jù)中不存在，增加了反事實(shí)推斷的難度；3）混淆因素的隱蔽性：在復(fù)雜的高維輸入空間中，識(shí)別和度量隱蔽的混淆因素及其對(duì)干預(yù)效果的影響非常困難；4）評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)的不明確性：如何為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為設(shè)定合適的因果評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，以及如何定義“無(wú)干預(yù)”或“基準(zhǔn)”狀態(tài)（尤其是在分布外場(chǎng)景下）；5）工具變量尋找的困難：在復(fù)雜系統(tǒng)中找到滿足外生性條件的有效工具變量非常困難；6）模型可解釋性與因果理解的脫節(jié)：即使使用某些可解釋性方法（如注意力機(jī)制），其揭示的內(nèi)部機(jī)制是否能有效關(guān)聯(lián)到因果效應(yīng)的理解仍有待商榷。選擇其中“模型復(fù)雜性與因果效應(yīng)識(shí)別的矛盾”進(jìn)行深入討論：其具體表現(xiàn)是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然擅長(zhǎng)擬合數(shù)據(jù)、捕捉復(fù)雜模式進(jìn)行預(yù)測(cè)，但其“黑箱”特性使得其內(nèi)部決策邏輯難以解釋。當(dāng)嘗試使用如DID、RDD等方法評(píng)估干預(yù)效果時(shí)，我們依賴(lài)的平行趨勢(shì)假設(shè)或局部隨機(jī)性假設(shè)，在復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為面前難以驗(yàn)證。例如，一個(gè)看似微小的特征變化或模型參數(shù)波動(dòng)，在復(fù)雜模型中可能導(dǎo)致結(jié)果的巨大差異，這種敏感性使得基于模型的因果推斷結(jié)果可能不穩(wěn)定且難以信任。解決該問(wèn)題的方向主要有：1）開(kāi)發(fā)可解釋的因果推斷方法：研究能夠與可解釋性技術(shù)（如SHAP,LIME）結(jié)合的因果推斷算法，嘗試在估計(jì)因果效應(yīng)的同時(shí)，解釋模型哪些部分對(duì)效應(yīng)的貢獻(xiàn)最大；2）因果發(fā)現(xiàn)算法的應(yīng)用：探索將因果發(fā)現(xiàn)算法（如PC,FCI）擴(kuò)展到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，嘗試從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)變量間的因果結(jié)構(gòu)，為因果推斷提供基礎(chǔ)；3）結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)：將領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)融入模型設(shè)計(jì)或因果推斷框架中，約束模型的復(fù)雜度或指導(dǎo)因果關(guān)系的假設(shè)；4）強(qiáng)調(diào)穩(wěn)健性檢驗(yàn)：對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的因果推斷結(jié)果進(jìn)行嚴(yán)格的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，包括在不同子樣本、不同模型設(shè)定或使用不同因果方法下的表現(xiàn)；5）發(fā)展新的因果度量：針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的復(fù)雜函數(shù)形式，發(fā)展新的、更適用于評(píng)估其因果效應(yīng)的度量指標(biāo)。八、在醫(yī)療健康領(lǐng)域，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析患者治療反應(yīng)并進(jìn)行因果推斷時(shí)，可能存在的倫理風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)影響包括：1）算法偏見(jiàn)與歧視：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身包含歷史偏見(jiàn)（如對(duì)特定人群的醫(yī)療資源分配不均），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可能在因果推斷中放大這些偏見(jiàn)，導(dǎo)致對(duì)某些弱勢(shì)群體做出不公平的治療建議或資源分配決策。例如，模型可能錯(cuò)誤地推斷某種治療方案對(duì)特定種族或性別群體效果更差，即使這種推斷是基于數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)性差異而非真實(shí)的生物學(xué)因果；2）信息過(guò)度收集與隱私泄露：為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在因果推斷中的精度，可能需要收集極其詳細(xì)的個(gè)人健康信息，包括敏感的遺傳信息、生活習(xí)慣等。這大大增加了數(shù)據(jù)泄露和濫用的