预测的胜利恰恰是因果的失败

机器学习最引以为豪的"在所有变量中找到最强预测力"的能力，在因果推断中恰恰是最危险的——因为算法不会区分"混杂变量"和"中介变量"，它会把所有与结果相关的信号都纳入，包括那些会引入偏误的变量。预测做得越好，因果偏误可能越大。