When Counterfactual Reasoning Fails: Chaos and Real-World Complexity

要約

人間の認知と意思決定の基礎である反事実上の推論は、多くの場合、機械学習モデルの解釈からアルゴリズムの公平性の促進に至るまでのアプリケーションで、因果学習の「聖杯」と見なされます。
反事実的推論は、基礎となる因果モデルが明確に定義されているコンテキストで広く研究されていますが、現実世界の因果モデリングは、モデルとパラメーターの不確実性、観測ノイズ、およびカオス挙動によってしばしば妨げられます。
このような設定における反事実分析の信頼性は、ほとんど未踏のままです。
この作業では、構造因果モデルの枠組み内で反事実的推論の制限を調査します。
具体的には、\ emphing {counteractualシーケンス推定}を経験的に調査し、ますます信頼できなくなるケースを強調します。
モデルの不確実性の程度や混oticとしたダイナミクスの程度などの現実的な仮定は、予測された軌跡と真の反事実的軌跡の間の劇的な逸脱を含む直感に反する結果をもたらす可能性があることがわかります。
この作業は、カオスと不確実性を特徴とする設定に反事実的な推論を適用する際に注意を促します。
さらに、特定のシステムが、行動に関する反事実的な質問に答える能力に基本的な制限をもたらす可能性があるかどうかという問題を提起します。

要約(オリジナル)

Counterfactual reasoning, a cornerstone of human cognition and decision-making, is often seen as the ‘holy grail’ of causal learning, with applications ranging from interpreting machine learning models to promoting algorithmic fairness. While counterfactual reasoning has been extensively studied in contexts where the underlying causal model is well-defined, real-world causal modeling is often hindered by model and parameter uncertainty, observational noise, and chaotic behavior. The reliability of counterfactual analysis in such settings remains largely unexplored. In this work, we investigate the limitations of counterfactual reasoning within the framework of Structural Causal Models. Specifically, we empirically investigate \emph{counterfactual sequence estimation} and highlight cases where it becomes increasingly unreliable. We find that realistic assumptions, such as low degrees of model uncertainty or chaotic dynamics, can result in counterintuitive outcomes, including dramatic deviations between predicted and true counterfactual trajectories. This work urges caution when applying counterfactual reasoning in settings characterized by chaos and uncertainty. Furthermore, it raises the question of whether certain systems may pose fundamental limitations on the ability to answer counterfactual questions about their behavior.

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