最后，我们来看看如何在各个领域上应用因果学习。2021年诺贝尔经济学奖授予了约书亚·安格里斯特（Joshua D.Angrist）和吉多·因本斯（Guido W.Imbens），表彰“他们对因果关系分析的方法论”贡献。他们研究了因果推断在实证劳动经济学中的应用。诺贝尔经济学奖评选委员认为“自然实验（随机试验或者对照试验）有助于回答重要问题”，但如何“使用观测数据回答因果关系”更具有挑战性。经济学中的重要问题是因果关系问题。如移民如何影响当地人的劳动力市场前景？读研究生能够影响收入增加吗？最低工资对技术工人的就业前景有何影响？这些问题很难回答，因为我们缺乏正确的反事实解释方法。
自从20世纪70年代以来，统计学家就发明了一套计算“反事实”的框架，以揭示两个变量之间的因果效应。经济学家又在此基础上进一步发展了断点回归、双重差分、倾向得分等方法，并且大量地应用在各种经济政策问题的因果性研究上。从6世纪的宗教文本到2021年的因果机器学习，包括因果自然语言处理，我们可以使用机器学习、统计学和计量经济学来模拟因果效应。经济和其他社会科学的分析主要围绕因果效应的估计，即一个特征变量对于结果变量的干预效应。实际上，在大多数情况下，我们感兴趣的事情是所谓的干预效应。干预效应是指干预或者治疗对结果变量的因果影响。比如在经济学中，分析最多的干预效应之一是对企业进行补贴对企业收入的因果影响。为此，鲁宾（Rubin）提出了潜在结果框架(potential outcome framework)。
尽管经济学家和其他社会科学家对因果效应的精确估计能力强于预测能力，但他们对机器学习方法的预测优势也十分感兴趣。例如，精确的样本预测能力或处理大量特征的能力。但正如我们所见到的，经典机器学习模型并非旨在估计因果效应，使用机器学习中现成的预测方法会导致对因果效应的估计存在偏差。那么，我们必须改进现有的机器学习技术，以利用机器学习的优势来持续有效地估计因果效应，这就促使了因果机器学习的诞生！
目前，根据要估计的因果效应类型，因果机器学习可以大致分为两个研究方向。一个重要的方向是改进机器学习方法以用于无偏且一致的平均干预效应估计。该研究领域的模型试图回答以下问题：客户对营销活动的平均反应是什么？价格变化对销售额的平均影响是多少？此外，因果机器学习研究的另一条发展路线是侧重于改进机器学习方法以揭示干预效应的特异性，即识别具有大于或小于平均干预效应的个体亚群。这类模型旨在回答以下问题：哪些客户对营销活动的反应最大？价格变化对销售额的影响如何随着顾客年龄的变化而变化？
除了这些活生生的例子，我们还可以感觉到因果机器学习引起数据科学家兴趣的一个更深刻的原因是模型的泛化能力。具备描述数据之间因果关系的机器学习模型可泛化到新的环境中，但这仍然是目前机器学习的最大挑战之一。
珀尔更深层次地分析这些问题，认为如果机器不会因果推理，我们将永远无法获得达到真正人类水平的人工智能，因为因果关系是我们人类处理和理解周围复杂世界的关键机制。珀尔在《因果论》中文版的序中写到“在下一个十年里，这个框架将与现有的机器学习系统相结合，从而可能引发‘第二次因果革命’。我希望这本书也能使中国读者积极参与到这一场即将到来的革命之中。” 参考文献：[1] 珀尔. 因果论：模型、推理和推断（原书第2版）[M]. 刘礼，等译. 北京：机械工业出版社，2022.[2] 刘礼，吴飞，李廉. 因果关系学习的思维取向和概念分析[J]. 中国大学教学，2021（10）：35-42.[3] WANG A G, LIU L, YANG J Y, LI L, Causality Fields in Nonlinear Causal Effect Analysis [J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2022，23（8）：1277-1286.