Can LLMs Assist Expert Elicitation for Probabilistic Causal Modeling?

要約

目的：この研究では、構造化された因果知識を抽出し、生体認証およびヘルスケアアプリケーションの因果モデリングを促進するための人間の専門家の誘発に代わるものとして、大規模な言語モデル（LLM）の可能性を調査しています。
材料と方法：LLM生成された因果構造、特にベイジアンネットワーク（BNS）は、ヘルスケアデータセットを使用した従来の統計的方法（ベイジアン情報基準など）に対してベンチマークされました。
検証手法には、関係を検証するための構造方程式モデリング（SEM）、およびエントロピー、予測精度、ネットワーク構造を比較するための堅牢性などの尺度が含まれていました。
結果と議論：LLM生成BNSは、専門家の誘導および統計的に生成されたBNよりもエントロピーが少ないことを示し、予測のより高い信頼性と精度を示唆しています。
ただし、コンテキストの制約、幻覚依存関係、トレーニングデータから継承された潜在的なバイアスなどの制限には、さらなる調査が必要です。
結論：LLMは、確率論的因果モデリングの専門家の誘発における新しいフロンティアを表し、そのようなモデルを使用して意思決定の透明性を向上させ、不確実性を軽減することを約束します。

要約(オリジナル)

Objective: This study investigates the potential of Large Language Models (LLMs) as an alternative to human expert elicitation for extracting structured causal knowledge and facilitating causal modeling in biometric and healthcare applications. Material and Methods: LLM-generated causal structures, specifically Bayesian networks (BNs), were benchmarked against traditional statistical methods (e.g., Bayesian Information Criterion) using healthcare datasets. Validation techniques included structural equation modeling (SEM) to verifying relationships, and measures such as entropy, predictive accuracy, and robustness to compare network structures. Results and Discussion: LLM-generated BNs demonstrated lower entropy than expert-elicited and statistically generated BNs, suggesting higher confidence and precision in predictions. However, limitations such as contextual constraints, hallucinated dependencies, and potential biases inherited from training data require further investigation. Conclusion: LLMs represent a novel frontier in expert elicitation for probabilistic causal modeling, promising to improve transparency and reduce uncertainty in the decision-making using such models.

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