[Paper] LIBERTY：一种使用结构性反事实对 LLM 的概念式解释进行基准测试的因果框架

Source: arXiv - 2601.10700v1

概述

本文介绍了 LIBERTy，一个全新的基准测试框架，利用 结构性反事实——合成生成的 “如果怎样” 文本示例——来评估概念式解释在多大程度上忠实捕捉高层属性（例如性别、疾病状态）对大型语言模型（LLMs）的因果影响。通过显式因果图自动生成反事实对，作者提供了一种可扩展、可复现的方式来测试可解释性方法，而无需依赖昂贵的人为编辑。

关键贡献

• LIBERTy 框架：一个系统化的流水线，用于构建文本生成的结构因果模型（SCMs），并自动生成基于干预的反事实。
• 三个特定领域数据集：
  1. 来自临床笔记的疾病检测
  2. 计算机视觉（CV）筛查报告（例如放射学）
  3. 工作场所暴力风险预测
• 顺序忠实度指标：一种新颖的评估方法，用于检查解释是否能够按真实因果影响对概念进行正确排序，而不仅仅是匹配绝对效应大小。
• 综合基准：对数十种基于概念的解释方法在五个大型语言模型（包括专有模型）上的评估，揭示了当前性能与理论最优之间的巨大差距。
• 敏感性分析：表明许多商业大型语言模型对人口统计概念的响应刻意降低，暗示存在后训练缓解策略。

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方法论

1. 为每个任务定义结构因果模型（SCM） – 将文本（例如临床记录）的生成过程建模为有向图，节点表示潜在变量（疾病、患者年龄、性别等），边表示因果关系。
2. 对概念进行干预 – 为了检验概念 C，在 SCM 中替换其取值（例如将性别从“female”改为“male”），其余保持不变。
3. 传播干预 – 被修改的节点会根据 SCM 的函数方程触发下游变化（例如症状描述、风险评分）。
4. 生成反事实文本 – 使用修改后的潜在变量提示大型语言模型（LLM），生成反映干预的新文本。这会得到一对数据集：原始文本 vs. 反事实文本。
5. 估计真实因果效应 – 对两段文本的模型预测进行比较，得到每个概念的参考因果效应。
6. 评估解释方法 – 对原始文本运行现有的基于概念的解释方法（如探测分类器、基于注意力的得分、基于梯度的归因），并使用顺序忠实度指标将它们的估计效应与参考效应进行比较。

整个流水线全自动化，只需指定 SCM 和一组概念变量。

结果与发现

• 性能差距：即使是表现最好的解释方法也仅实现约55 % 的顺序忠实度，远低于100 % 的上限，表明还有很大的提升空间。
• 模型特定行为：开源大语言模型（例如 LLaMA、Falcon）对人口统计概念的敏感度高于闭源商业模型（例如 GPT‑4），后者往往削弱性别或种族的影响。
• 概念难度：临床疾病概念比细微的社会概念（例如职场暴力触发因素）更容易捕获，这表明 SCM 的粒度很重要。
• 方法排名：基于梯度的归因方法通常优于简单的注意力权重启发式，但在针对目标领域微调后，探测分类器仍具竞争力。
• 对噪声的鲁棒性：在 SCM 中引入随机性（例如随机的症状表述）仅会轻微降低解释质量，证实 LIBERTy 的反事实对语言变体具有韧性。

实际影响

• 更好的调试工具：开发者可以使用 LIBERTy 对基于 LLM 的流水线（例如，分诊机器人、自动报告生成器）进行压力测试，并在部署前发现隐藏的偏差。
• 合规监管：该框架提供可量化、可审计的解释忠实度度量，符合新兴的 AI 风险监管要求（例如 EU AI Act）。
• 模型选择：企业可以不仅依据准确率，还依据模型对概念影响的透明度来比较专有和开源 LLM，从而指导采购决策。
• 指导缓解措施：通过揭示模型对哪些概念过于敏感，LIBERTy 能指引有针对性的后训练干预（如微调、提示工程），以降低不良偏差。
• 加速研究：公开发布的数据集和代码降低了新解释方法的入门门槛，促进快速迭代和全社区标准的形成。

限制与未来工作

• SCM 可信度：反事实的质量取决于手工构建的 SCM 多大程度上准确地映射了现实世界的因果关系；过于简化的图可能遗漏隐藏的混杂因素。
• 领域覆盖：LIBERTy 目前聚焦于三个领域；将其扩展到对话代理、代码生成或多语言环境将检验该框架的通用性。
• 人工验证：虽然是合成的，反事实文本尚未由领域专家对临床真实性进行彻底审查，这可能影响下游的信任度。
• 对超大模型的可扩展性：为数十亿参数的大型语言模型生成反事实会产生不小的计算成本；未来工作可以探索更高效的干预策略。

总体而言，LIBERTy 标志着在对 LLM 的概念式解释进行严格且可扩展评估方面迈出了重要一步，为开发者提供了一个实用工具，以构建更透明、可信的 AI 系统。

作者

• Gilat Toker
• Nitay Calderon
• Ohad Amosy
• Roi Reichart

论文信息

• arXiv ID: 2601.10700v1
• 分类: cs.CL, cs.AI
• 出版日期: 2026年1月15日
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