論文の概要: Toward a Causal Data Management Ecosystem for Decision Making and Agentic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07214v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 13:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.519593
• Title: Toward a Causal Data Management Ecosystem for Decision Making and Agentic AI
• Title（参考訳）: 意思決定とエージェントAIのための因果データ管理エコシステムを目指して
• Abstract要約: 統合されたエコシステムには明確な因果関係層が必要だ、と私たちは主張する。 我々は、共有され、永続的で、クエリ可能なCausal World Systemとしてそれを構築することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.703919171277319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern AI is no longer a single model but an ecosystem: classical ML predictors, deep and multimodal models, large language models, and agents, each trained and tuned over different data sources and each producing outputs at scale that become inputs to the others. Operating such an ecosystem is fundamentally a data integration problem - the knowledge it depends on is fragmented across dozens of heterogeneous, independently governed sources that must be reconciled and continually maintained. Yet integration alone is not enough. The predictions these systems make are shaped by many interacting factors, and the events, decisions, and variables that drive an outcome are routinely entangled with the ones that merely accompany it; treated as a basis for action, such correlational signals invite confounded decisions. This becomes acute once agents act autonomously: to be trustworthy and reliable, an agent must anticipate the consequences of its actions, not merely extrapolate from what has co-occurred before. Causal reasoning is what closes this gap, distinguishing the drivers of an outcome from its correlates, and enabling prescriptive and counterfactual analysis over the ecosystem's data. We therefore argue that the integrated ecosystem needs an explicit causal layer, and we propose to build it as a shared, persistent, queryable Causal World System (CWS).
• Abstract（参考訳）: 古典的なML予測モデル、ディープおよびマルチモーダルモデル、大規模言語モデル、エージェントは、それぞれ異なるデータソースをトレーニングおよびチューニングし、それぞれが他への入力となる大規模なアウトプットを生成する。 このようなエコシステムを運用することは、基本的にデータ統合の問題です – 依存する知識は、整合し、継続的に維持しなければならない、数十の異質で独立した管理されたソースに分断されます。 しかし、統合だけでは不十分だ。 これらのシステムが行う予測は、多くの相互作用する要因によって形成され、結果をもたらす事象、決定、変数は、単に伴うものだけと日常的に絡み合っている。 エージェントが自律的に行動すると、エージェントは行動の結果を予測しなければなりません。 因果推論は、このギャップを埋め、結果のドライバと相関関係を区別し、生態系のデータに対する規範的および反事実的分析を可能にする。 そこで我々は、統合されたエコシステムには明確な因果層が必要であると主張し、それを共有的で永続的でクエリ可能な因果世界システム(CWS)として構築することを提案する。

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