生成式AI（GenAI）背後的大型語言模型（LLM）雖然可以用類似人類對話的方式回答問題，甚至創建連貫且富有創意的文字，但 LLM 的回答內容事實上是以統計學上最有可能出現的字詞，而非像是人類在思考般以「因果」進行推論的。世界經濟論壇報導提出，將「因果AI（ Causal AI ）」與生成式AI 結合，將能輔助生成式AI 提升決策解釋力、減少偏差與風險。本文將介紹什麼是因果AI、因果AI 如何與生成式AI 結合，以及產業應用案例。
生成式AI 遇到的挑戰
雖然生成式AI 提升了產業應用案例，但它仍然是一種不斷發展的新興技術。以行銷產業來舉例，生成式AI 雖然可以發掘新的人物誌，並在幾分鐘內建立有創意的目標內容和活動。 但是，它並不理解客戶行為背後的「原因」與因果關係
缺乏因果推理能力
生成式AI 系統依賴關聯數據來進行預測或生成內容，然而這些模型只關注模式而不理解事件之間的因果關係。因此，當面對需要深入因果推理的複雜問題時，生成式AI 無法提供具備邏輯推理的結果，導致錯誤或誤導性結論。
對新情境的適應性較低
由於生成式AI 從歷史數據中學習，它對於從未見過的新情境反應較差，難以精確預測在不同環境中的行為或結果，尤其是在不確定或充滿變動的情況下。
黑盒問題
生成式AI 的決策過程通常無法解釋，這讓使用者無法完全理解其推理過程或預測依據，特別是在合規要求較高的行業如金融或醫療領域，這種「黑盒」特性會導致信任問題。
〈推薦閱讀：生成式AI是什麼？3大關鍵助企業找到合適的生成式人工智慧服務〉
因果AI (Causal AI) 是什麼？
因果AI 全名為因果人工智慧 (Causal AI) ，是一種尖端的人工智慧技術，專門用來識別和理解數據中的因果關係，與傳統的機器學習和其他主要關注相關性的 AI 模型不同，因果AI 透過因果推理，精確分析一個變數對另一個變數的實際影響，並考慮潛在的干擾因素。Causal AI 主要特點如下
因果推理
因果AI 使用因果推理來確定變數間的因果關係，這超越了純粹的統計關聯性，考慮了多種干擾因素。
結構因果模型 (SCM)
結合領域專業知識，這些模型幫助更好地理解因果機制，並通過假設性場景和反事實分析來評估干預效果。
因果發現
透過分析數據模式，演算法可以發現潛在的因果關係，並構建描述變數之間因果依賴的模型。
因果AI 與生成式AI 結合優勢有哪些？
Causal AI 與生成式AI 的結合能提供更強大的解釋力和決策支持，結合兩者的優勢來解決更複雜的問題。生成式AI 擅長創建內容和預測結果，但通常依賴於相關性模式，而因果 AI 強調理解事物之間的因果關係。將兩者結合可以帶來以下幾個好處：
增強預測準確性
生成式AI 可以生成大量可能的解決方案或情境，Causal AI 則可以幫助篩選這些解決方案中哪些是真正有效的，因為它能區分相關性和因果性。這樣，企業能更加準確地進行預測並做出決策。
提升決策解釋力
生成式AI 生成的結果或建議，常常缺乏透明性或難以理解。因果AI 能為這些結果提供合理的解釋，告訴使用者為何這些結果成立，並揭示背後的因果機制，讓 AI 決策更加透明和可解釋。
改善假設性推理
生成式AI 可以創建假設性的情境，因果AI 則能模擬這些情境下不同變數的因果效應。例如，數據科學家可以透過生成式AI 生成不同的市場策略方案，然後使用因果AI 分析每個策略的潛在影響，確保選擇最佳行動方案。
減少偏差與風險
生成式AI 的預測可能會因數據中的偏差而受到影響，導致不準確的結論。Causal AI 能夠透過辨識數據中的真正因果關係，減少這些偏差對模型的影響，使結果更為公正和精確。
因果AI 與生成式AI 結合產業應用案例
醫療業
生成式AI 可以幫助生成個人化的治療方案，而因果AI 則可以分析不同治療方案之間的因果關係，確定哪一種方案最有效。
製造業
生成式AI 可以模擬多種生產流程組合，生成最佳的生產計劃來提升效率和產品質量，因果AI 則可以深入分析各流程環節之間的因果關係，幫助企業了解改變某些變數（如設備速度、材料選擇）會如何影響整個生產系統的效能，從而做出更具科學性的流程改進決策。
行銷與廣告業
生成式AI 可以創建廣告素材，Causal AI 則可以分析這些素材對目標受眾的實際影響，幫助優化行銷策略。
金融產業
生成式AI 生成多種投資組合，因果AI 則分析這些投資組合的長期效果及風險，為投資決策提供更好的依據。
因果AI 對於企業的未來
未來企業在決策上面臨的關鍵挑戰是實現「快速」思考，也可見到因果AI 的需求將持續上升，在於其能夠提供根據數據背景得出的因果關係分析，幫助企業進行穩健決策。同時，Gartner 也將其列為重要新興技術，特別是在與生成式 AI 結合後，雙方提供速度與精確度的雙重優勢。生成式AI 快速生成解決方案，因果AI 則透過驗證這些解決方案的根本因果機制，讓企業自信應對複雜挑戰並做出最優決策，提升未來競爭力。
參考資料：Causal AI: the revolution uncovering the ‘why’ of decision-making、What is causal AI? Why this deterministic AI approach is critical to business success
