LLM ChatGPT在非图宾根基准下的因果探索与推理分析

"该文档探讨了LLM（大型语言模型）在非图宾根基准下的因果发现和推理能力，特别是在人文社会科学领域的表现。研究建立了一个新的因果关系数据库，分析了LLM在新基准下的性能，并讨论了在数据不足情况下的因果推理问题。" 文章详细介绍了邱德钧的研究，该研究扩展了之前由微软研究院埃姆雷·基西曼等人对LLM因果能力的研究，他们主要关注的是生物、海洋科学和物理等自然科学领域。然而，邱德钧的研究关注的是LLM在处理历史、文学和新闻等领域中更为复杂的因果关系时的能力，这些领域通常涉及到更多的抽象概念而非可量化的实体。 研究者建立了一个不同于图宾根基准的人文社会科学因果关系数据库，以此来评估LLM在新的因果对识别中的表现。这种新的基准对于理解LLM如何处理非量化和多维度的因果关系至关重要。同时，研究还探讨了在因果效应估计阶段，当数据或条件有限时，LLM如何进行因果推理。这一部分分析了LLM在数据不充分条件下的局限性和潜在问题。 作者指出，如果在处理抽象概念和跨学科领域时，LLM能展现出类似微软研究院报告中的结果，那么这将极大地推动模型在实际应用中的推广。此外，研究中文环境下的因果发现和推理能力，以及可能出现的新特性，也被认为是具有重要意义的议题。 论文进一步讨论了大模型作为基础模型在人文社科领域处理因果关系时的能力，以及它们对因果效应的识别。这项工作是在2023年国家社会科学基金项目“人工智能中关于因果关系的归纳模型研究”（20BZX107）的支持下进行的。作者邱德钧是兰州大学哲学社会学院的教授，专注于逻辑学和机器学习中的因果关系研究。 这篇研究对于理解LLM如何在非结构化和复杂情境中处理因果问题提供了新的视角，也为未来LLM在社会科学领域的应用和发展指明了方向。通过这样的研究，我们可以期待LLM能够更好地协助我们解决日常生活中涉及因果关系的问题，尤其是在需要理解和推理抽象概念的场景中。