Автор: Денис Аветисян
Новое исследование оценивает возможности современных языковых моделей в определении причинно-следственных связей, необходимых для анализа сложных биологических и медицинских задач.
Исследование проводит сравнительный анализ производительности открытых больших языковых моделей в задаче парного обнаружения причинно-следственных связей в биомедицинской и многодоменной областях.
Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), их способность к рассуждениям о причинно-следственных связях остается недостаточно изученной. В работе ‘Benchmarking LLMs for Pairwise Causal Discovery in Biomedical and Multi-Domain Contexts’ проведена оценка 13 открытых LLM в задаче выявления пар причинно-следственных связей в текстах, используя 12 разнообразных наборов данных. Результаты показали, что даже лучшая модель достигает лишь 49.57\% точности в определении наличия причинно-следственной связи и 47.12\% в извлечении конкретных причин и следствий, особенно при работе со сложными и неявными отношениями. Смогут ли будущие разработки в области LLM преодолеть эти ограничения и обеспечить надежную поддержку принятия решений в критически важных областях, таких как здравоохранение?
Погоня за Причинностью: Почему Корреляция — Недостаточна
Традиционные методы анализа данных, основанные на поиске корреляций, часто оказываются недостаточными для установления причинно-следственных связей, особенно при работе с наблюдательными данными. Простое обнаружение статистической связи между двумя переменными не гарантирует, что одна из них вызывает другую; существует вероятность, что обе переменные зависят от некой третьей, скрытой переменной, или что связь является случайной. Это ограничение существенно снижает прогностическую силу моделей и затрудняет разработку эффективных стратегий вмешательства, поскольку, не понимая истинных причин, невозможно предсказать последствия действий или сделать обоснованные выводы о влиянии факторов на наблюдаемые явления. В результате, принятые решения могут оказаться неэффективными или даже контрпродуктивными, что подчеркивает необходимость разработки более совершенных методов каузального вывода.
Сложность реальных систем, особенно в биомедицинской сфере, требует разработки более надежных и масштабируемых подходов к выявлению причинно-следственных связей. Традиционные методы часто оказываются неспособными справиться с многообразием взаимодействующих факторов, характерных для биологических процессов, что приводит к неверным интерпретациям данных и неэффективным стратегиям лечения. Понимание истинных причин заболеваний, а не просто констатация корреляций, становится критически важным для разработки персонализированной медицины и прогнозирования эффективности терапевтических вмешательств. Развитие алгоритмов, способных анализировать большие объемы геномных, протеомных и клинических данных, и выявлять ключевые причинные факторы, представляется необходимым шагом для преодоления этих сложностей и достижения значимых прорывов в области здравоохранения. Более того, масштабируемость этих методов необходима для анализа все более сложных систем и для применения полученных знаний к широкому кругу заболеваний и состояний.
Точное установление причинно-следственных связей имеет первостепенное значение для избежания ложных корреляций и принятия обоснованных решений в сферах, влияющих на здоровье и благополучие населения. Игнорирование истинных причинных факторов может привести к неэффективным, а иногда и вредным вмешательствам, основанным на случайных совпадениях. Например, установление подлинной связи между определенным образом жизни и заболеваемостью позволяет разрабатывать целенаправленные стратегии профилактики, в то время как ошибочные выводы могут направить ресурсы в неверном направлении. Поэтому развитие методов, обеспечивающих надежное выявление причинности, является ключевым для улучшения общественного здравоохранения и повышения качества жизни.
Языковые Модели и Причинность: Новая Парадигма
Большие языковые модели (LLM) представляют собой новый подход к выявлению причинно-следственных связей, используя их способность к пониманию и рассуждению на естественном языке. В отличие от традиционных статистических методов, требующих структурированных данных, LLM могут анализировать неструктурированный текст, извлекая потенциальные причинно-следственные отношения из описаний событий, научных статей и других текстовых источников. Это достигается благодаря способности моделей к семантическому анализу и пониманию контекста, что позволяет им выявлять связи между переменными, выраженные в текстовой форме. Вместо явного определения причинно-следственных моделей, LLM могут выводить их из языковых паттернов и логических связей, присутствующих в тексте.
Языковые модели большой размерности (LLM) позволяют выявлять потенциальные причинно-следственные связи из неструктурированных источников данных, рассматривая задачу вывода причинно-следственных связей как задачу языкового моделирования. Вместо традиционных статистических методов, LLM анализируют текстовые данные для определения вероятных взаимосвязей между событиями и факторами. Модель обучается предсказывать наиболее вероятные причинные факторы, основываясь на статистической связи слов и фраз в тексте, что позволяет извлекать знания из различных источников, таких как научные статьи, новостные сообщения и общедоступные базы данных. Этот подход позволяет автоматически обнаруживать гипотезы о причинно-следственных связях, требующие дальнейшей проверки и валидации с использованием специализированных методов.
Для эффективного выполнения задач каузального вывода, а не просто обнаружения статистических корреляций, большие языковые модели (LLM) требуют тщательной проработки как структуры запросов (prompt engineering), так и архитектуры самой модели. Некорректно сформулированные запросы могут приводить к ложным выводам, основанным на поверхностных языковых закономерностях. Например, LLM может идентифицировать корреляцию между двумя событиями, но не установить, является ли одно причиной другого. Эффективные методы включают использование контрастных примеров в запросах, обучение LLM на специализированных наборах данных, содержащих каузальные отношения, и применение архитектурных решений, направленных на явное моделирование причинно-следственных связей, например, использование механизмов внимания, фокусирующихся на ключевых причинных факторах.
Оценка Производительности: Методы и Метрики
Для формирования эталонного набора данных для оценки систем обнаружения причинно-следственных связей на основе больших языковых моделей (LLM) применялась аннотация, выполненная людьми, в соответствии с чётко определённым протоколом. Целью являлось создание надежной основы для количественной оценки производительности LLM. Достигнутое значение коэффициента согласия между аннотаторами, κ ≥ 0.758, указывает на высокую степень надёжности и воспроизводимости полученных аннотаций, что позволяет использовать данный набор данных как “золотой стандарт” для оценки точности и объективности LLM в задачах выявления причинно-следственных связей.
Оценка производительности больших языковых моделей (LLM) проводилась с учетом различных типов причинно-следственных связей, включая как явно выраженные (непосредственно указанные в тексте) отношения, так и неявные (требующие логического вывода на основе представленной информации) связи. Анализ охватывал широкий спектр сценариев, где причинно-следственная связь может быть установлена либо посредством прямой формулировки, либо путем косвенного вывода из контекста. Это позволило оценить способность LLM к обнаружению причинно-следственных отношений вне зависимости от способа их представления в текстовых данных.
Для повышения эффективности больших языковых моделей (LLM) в задачах выявления причинно-следственных связей при ограниченном объеме обучающих данных используются подходы обучения без учителя (zero-shot) и с небольшим количеством примеров (few-shot). В рамках этих подходов применяется метод «chain-of-thought» (цепочка рассуждений), который предполагает стимулирование модели к последовательному изложению промежуточных шагов рассуждений, что позволяет ей более эффективно решать сложные задачи. Данный метод позволяет модели генерировать не только ответ, но и объяснение, что улучшает качество вывода и позволяет выявлять ошибки в логике рассуждений.
В задачах попарного обнаружения причинно-следственных связей, в среднем, языковые модели демонстрируют точность в диапазоне 30-40%, что существенно ниже точности, достигаемой человеком-экспертом, которая составляет 95%. При этом, модель Mixtral-8x7B-I-0.1 показывает более высокую точность — около 68.06% — в задачах, где причинно-следственные связи обозначены явно (присутствуют явные маркеры причинности). Данные показатели свидетельствуют о значительной разнице в производительности между моделями и людьми в данной области и указывают на потенциал улучшения моделей, особенно при наличии четких индикаторов причинно-следственных связей.
В исследовании изучались модели DeepSeek и архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) как перспективные подходы к повышению способности больших языковых моделей (LLM) к причинно-следственному рассуждению. Модели DeepSeek характеризуются увеличенным масштабом и оптимизацией для обучения, что потенциально позволяет им лучше усваивать сложные паттерны и взаимосвязи. Архитектуры MoE, напротив, используют несколько экспертных подсетей, активируемых в зависимости от входных данных, что позволяет модели более эффективно обрабатывать разнородную информацию и улучшать производительность в задачах, требующих специализированных знаний. Предварительные результаты демонстрируют, что данные архитектуры способны к улучшению показателей точности в задачах обнаружения причинно-следственных связей, хотя дальнейшие исследования необходимы для полной оценки их потенциала и сравнения с другими подходами.
Анализ Ошибок и Перспективы Развития
Детальный анализ ошибок, допущенных большими языковыми моделями (LLM), показал, что они часто испытывают трудности с пониманием тонких причинно-следственных связей и нуждаются в большем контексте для точного вывода причинности. Значительная часть — 35.7% всех ошибок — возникает из-за упущения взаимосвязей между событиями и явлениями. Модели склонны делать неверные заключения, когда не хватает информации для установления последовательности и логической связи между причиной и следствием. Это подчеркивает необходимость разработки более эффективных методов обучения, позволяющих LLM лучше распознавать и интерпретировать сложные причинно-следственные структуры, а также более тщательно прорабатывать контекст, предоставляемый моделям для анализа.
Исследование подчеркивает критическую важность тщательной подготовки наборов данных и продуманной разработки запросов для минимизации предвзятости и повышения способности моделей к обобщению. Некорректно собранные или предвзятые данные неизбежно приводят к искаженным результатам и ограничению применимости модели в реальных условиях. Точно так же, нечетко сформулированные запросы могут упустить важные нюансы или направить модель по ложному пути, снижая точность и надежность выводимых заключений. В связи с этим, особое внимание уделяется не только количеству, но и качеству данных, а также разработке запросов, учитывающих контекст и избегающих двусмысленности, что является залогом успешного применения больших языковых моделей в задачах, требующих высокой степени точности и объективности.
Полученные результаты открывают перспективные возможности для интеграции методов обнаружения причинно-следственных связей, основанных на больших языковых моделях, с существующими графами знаний и системами логического вывода. Такое объединение позволит не просто выявлять корреляции, но и строить более надежные и интерпретируемые модели, способные к обоснованным выводам и прогнозам. Сочетание возможностей языковых моделей в понимании естественного языка с формальной структурой графов знаний позволит создавать гибридные системы, превосходящие по эффективности отдельные подходы, и решать задачи, требующие как широких знаний, так и способности к логическому анализу. Предполагается, что подобные системы найдут применение в различных областях, включая медицину, финансы и научные исследования, где важно не только обнаружить закономерности, но и понять лежащие в их основе причинные механизмы.
Предстоящие исследования направлены на преодоление существующих ограничений и расширение возможностей обнаружения причинно-следственных связей, чтобы охватить более сложные и динамичные системы. Особое внимание будет уделено разработке методов, способных учитывать временные зависимости и нелинейные взаимодействия между переменными, что позволит моделировать более реалистичные сценарии. Ученые планируют интегрировать LLM с существующими базами знаний и системами логического вывода, чтобы повысить точность и надежность выявляемых причинно-следственных связей. Кроме того, предстоит исследовать возможности применения этих технологий к анализу данных в различных областях, включая медицину, экономику и климатологию, с целью получения новых знаний и поддержки принятия обоснованных решений.
Статья демонстрирует, что даже самые передовые большие языковые модели испытывают трудности с определением сложных причинно-следственных связей, особенно в данных, характерных для здравоохранения. Это не удивительно. Как справедливо заметила Ада Лавлейс: «Различать то, что машина делает, и то, что она может делать, — вот ключ к пониманию её возможностей.». В контексте исследования, модели показывают неплохие результаты в простых сценариях, но сталкиваются с проблемами, когда требуется выявить скрытые причинно-следственные связи, свойственные реальным медицинским данным. Это подтверждает, что способность модели к «пониманию» причинности ограничена её способностью распознавать паттерны в данных, а не к истинному логическому выводу. По сути, это иллюстрирует, что «революция» в области ИИ, в данном случае применение LLM для causal discovery, неизбежно сталкивается с границами технологической реализации и требует осторожной оценки применимости в реальных условиях.
Что дальше?
Представленные эксперименты, как и большинство «прорывов» в области искусственного интеллекта, выявили, что способность больших языковых моделей к обнаружению причинно-следственных связей быстро исчерпывается при столкновении с реальностью. Элегантные схемы prompt engineering, безусловно, впечатляют на синтетических данных, но, как показывает опыт, продакшен всегда найдёт способ превратить их в нечто нерабочее. Проблема не в моделях как таковых, а в наивной вере в то, что корреляция, выявленная языковой моделью, автоматически подразумевает причинность.
Вместо бесконечной гонки за параметрами, возможно, стоит вернуться к более фундаментальным вопросам: что вообще означает «понимание» причинности для машины? Какие данные действительно необходимы для достоверного выявления причинно-следственных связей, а не просто их иллюзии? И, наконец, стоит признать, что иногда лучше монолитный экспертный алгоритм, тщательно протестированный на реальных данных, чем сто микросервисов, каждый из которых уверенно врёт о причинности.
Очевидно, что будущее исследований в этой области связано не с автоматическим обнаружением причинности, а с разработкой инструментов, позволяющих экспертам эффективно использовать языковые модели для ускорения процесса выявления причинно-следственных связей, а не для его полной автоматизации. Иначе рискуем получить очередной «интеллектуальный» инструмент, который лишь усложняет существующие проблемы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15479.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-24 00:01