causality

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RESEARCHarXiv CS.AI·22d atrás

Fair outputs, Biased Internals: Causal Potency and Asymmetry of Latent Bias in LLMs for High-Stakes Decisions

Este artigo de pesquisa explora a desconexão entre a produção justa de modelos de linguagem e seus vieses internos latentes em decisões de alto risco, como subscrição de hipotecas. Demonstra que, embora os LLMs possam não mostrar viés de saída, eles retêm e amplificam representações demográficas que podem causar reversões de decisão e que este viés é assimétrico.

LLM bias machine learning causality AI ethics

ARTICLEDEV.to AI·20d atrás

Judea Pearl's Ladder of Causation and the Limits of LLM Reasoning

Este artigo explora as limitações fundamentais dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) no raciocínio causal, referenciando a Escada da Causalidade de Judea Pearl. Ele destaca que os LLMs frequentemente operam no nível mais baixo de associação, falhando em identificar causas verdadeiras e, em vez disso, corrigindo correlações, o que explica erros comuns em ferramentas de IA.

AI limitations Judea Pearl causality AI Reasoning

RESEARCHDEV.to AI·11/04/2026

Learning Neural Causal Models from Unknown Interventions

Este trabalho explora métodos para que modelos neurais aprendam relações de causa e efeito, mesmo em cenários onde as intervenções que geram dados são desconhecidas. A pesquisa visa aprimorar a capacidade da inteligência artificial de inferir causalidade a partir de dados complexos.

neural networks machine learning causality causal inference