論文の概要: Ice Cream Doesn't Cause Drowning: Benchmarking LLMs Against Statistical Pitfalls in Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13770v1
• Date: Mon, 19 May 2025 23:06:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.566437
• Title: Ice Cream Doesn't Cause Drowning: Benchmarking LLMs Against Statistical Pitfalls in Causal Inference
• Title（参考訳）: アイスクリームは干ばつを起こさない - 因果推論における統計的落とし穴に対するLCMのベンチマーク
• Authors: Jin Du, Li Chen, Xun Xian, An Luo, Fangqiao Tian, Ganghua Wang, Charles Doss, Xiaotong Shen, Jie Ding,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)が厳密で信頼性の高い統計的因果推論を扱えるかどうかは不明である。 CausalPitfallsベンチマークは、信頼できる因果推論システムの開発を進めるための重要なガイダンスと定量的指標を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.706959860667133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable causal inference is essential for making decisions in high-stakes areas like medicine, economics, and public policy. However, it remains unclear whether large language models (LLMs) can handle rigorous and trustworthy statistical causal inference. Current benchmarks usually involve simplified tasks. For example, these tasks might only ask LLMs to identify semantic causal relationships or draw conclusions directly from raw data. As a result, models may overlook important statistical pitfalls, such as Simpson's paradox or selection bias. This oversight limits the applicability of LLMs in the real world. To address these limitations, we propose CausalPitfalls, a comprehensive benchmark designed to rigorously evaluate the capability of LLMs in overcoming common causal inference pitfalls. Our benchmark features structured challenges across multiple difficulty levels, each paired with grading rubrics. This approach allows us to quantitatively measure both causal reasoning capabilities and the reliability of LLMs' responses. We evaluate models using two protocols: (1) direct prompting, which assesses intrinsic causal reasoning, and (2) code-assisted prompting, where models generate executable code for explicit statistical analysis. Additionally, we validate the effectiveness of this judge by comparing its scoring with assessments from human experts. Our results reveal significant limitations in current LLMs when performing statistical causal inference. The CausalPitfalls benchmark provides essential guidance and quantitative metrics to advance the development of trustworthy causal reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い因果推論は、医学、経済学、公共政策といった高度な分野の意思決定に不可欠である。 しかし,大規模言語モデル (LLM) が厳密で信頼性の高い統計的因果推論を扱えるかどうかは不明である。 現在のベンチマークは通常、単純化されたタスクを伴います。 例えば、これらのタスクはLLMに意味的因果関係の特定を依頼したり、生データから直接結論を引き出すだけである。 その結果、モデルはシンプソンのパラドックスや選択バイアスのような重要な統計的落とし穴を見落としてしまう可能性がある。 この監視により、現実の世界におけるLLMの適用性が制限される。 これらの制約に対処するために、一般的な因果推論の落とし穴を克服する上で、LLMの能力を厳格に評価するために設計された包括的なベンチマークであるCausalPitfallsを提案する。 我々のベンチマークでは、複数の難易度にまたがる構造的課題を取り上げ、それぞれがグレーディングルーリックと組み合わせている。 このアプローチにより、因果推論能力とLLM応答の信頼性の両方を定量的に測定できる。 本研究では,(1)固有因果推論を評価するダイレクトプロンプトと(2)コードアシストプロンプトという2つのプロトコルを用いてモデルを評価する。 また,評価結果と人的専門家による評価結果を比較することで,この判断の有効性を検証した。 統計的因果推論を行う場合のLLMの限界について検討した。 CausalPitfallsベンチマークは、信頼できる因果推論システムの開発を進めるための重要なガイダンスと定量的指標を提供する。

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