Узнайте, как причинные модели Джуды Перла помогают командам объяснять поведение ИИ, отлаживать сбои и принимать продуктовые решения, выходя за пределы корреляций.
Команда замечает «очевидную» вещь в дашборде: пользователи, получающие больше уведомлений, возвращаются чаще. Значит — увеличивают объём уведомлений. Через неделю удержание падёт, растут жалобы на отток. Что случилось?
Первоначальный паттерн был реальным — но вводящим в заблуждение. Наиболее вовлечённые пользователи естественным образом генерируют больше уведомлений (они больше пользуются продуктом) и при этом чаще возвращаются. Уведомления не вызывали удержание; вовлечённость вызывала оба эффекта. Команда действовала по корреляции и случайно создала худший опыт.
Причинное мышление — это привычка спрашивать: что что-то вызывает, и откуда мы об этом знаем? Вместо того чтобы останавливаться на «эти две вещи двигаются вместе», вы пытаетесь разделить:
Речь не о том, чтобы быть скептиком по отношению к данным — речь о точности вопроса. «Коррелируют ли уведомления с удержанием?» отличается от «Увеличит ли отправка большего количества уведомлений удержание?» Второй вопрос — причинный.
Этот текст фокусируется на трёх практических областях, где простое распознавание паттернов часто подводит:
Это не математически тяжёлая экскурсия по причинному выводу. Вам не придётся учить нотацию do‑исчисления, чтобы получить ценность. Цель — дать набор умственных моделей и рабочий процесс, которые ваша команда сможет использовать, чтобы:
Если вы когда‑то выкатывали изменение, которое «выглядело хорошо в данных», но не сработало в реальности, причинное мышление — недостающая связка.
Джуда Перл — учёный в области информатики и философии науки, чья работа изменила то, как многие команды думают о данных, ИИ и принятии решений. До его причинной революции многое из «обучения на данных» в вычислениях фокусировалось на статистических ассоциациях: найти паттерны, подогнать модели, предсказывать, что будет дальше. Этот подход мощный — но он часто рушится в тот момент, когда вы задаёте продуктовый или инженерный вопрос со словом потому что.
Суть сдвига Перла в том, чтобы рассматривать причинность как концепт первого порядка, а не как смутную интуицию над корреляциями. Вместо того чтобы только спрашивать «когда X высоко, Y тоже высоко?», причинное мышление спрашивает: «Если мы изменим X, изменится ли Y?» Эта разница звучит незначительно, но отделяет предсказание от принятия решений.
Ассоциация отвечает на «что имеет тенденцию происходить вместе». Причинность стремится ответить «что случится, если мы интервенируем». Это важно в вычислениях, потому что многие реальные решения — это интервенции: выпустить фичу, изменить ранжирование, добавить предохранитель, изменить набор данных для обучения или политику.
Перл сделал причинность более практичной, оформив её как выбор моделирования плюс явные предположения. Вы не «открываете» причинность автоматически из данных; вы предлагаете причинную историю (обычно на основе доменных знаний) и затем используете данные, чтобы её тестировать, оценивать и уточнять.
Эти инструменты дали командам общий язык, чтобы перейти от поиска паттернов к ясным и дисциплинированным причинным вопросам.
Корреляция значит, что две вещи двигаются вместе: когда одна растёт, другая склонна расти (или падать). Это чрезвычайно полезно — особенно в командах, работающих с данными — потому что помогает с прогнозированием и обнаружением.
Если продажи мороженого растут при повышении температуры, коррелирующий сигнал (температура) может улучшить прогнозирование. В продуктовой и AI‑работе корреляции помогают ранжирующим моделям («показывать больше того, что кликали схожие пользователи»), обнаружению аномалий («эта метрика обычно следует за той») и быстрому диагностированию («ошибки растут, когда растёт задержка»).
Проблема начинается, когда мы принимаем корреляцию за ответ на другой вопрос: что случится, если мы что‑то изменим целенаправленно? Это и есть причинность.
Коррелированное отношение может быть обусловлено третьим фактором, влияющим на обе переменные. Изменение X не обязательно изменит Y — потому что X мог вовсе не быть причиной, из‑за которой Y двигался.
Представьте график недельных маркетинговых расходов и недельных продаж с сильной позитивной корреляцией. Искушает сделать вывод «больше трат ⇒ больше продаж».
Но предположим, что оба растут во время праздников. Сезон (конфаундер) повышает спрос и запускает большие бюджеты. Если вы увеличите траты в обычную неделю, продажи могут и не вырасти — потому что базовый спрос отсутствует.
Вы в причинной плоскости, когда слышите себя спрашивающим:
Когда глагол — изменить, запустить, убрать или снизить, корреляция — это отправная подсказка, а не правило решения.
Причинная диаграмма — часто рисуемая как DAG — это простой способ сделать видимыми предположения команды. Вместо споров в расплывчатых терминах («скорее всего модель виновата» или «возможно UI»), вы выкладываете историю на бумаге.
Цель не в абсолютной истине; цель — черновик «как мы думаем, что система работает», который все могут критиковать.
Предположим, вы оцениваете, увеличивает ли новый туториал (T) активацию (A).
Распространённый аналитический рефлекс — «контролировать по всем доступным переменным». В терминах DAG это может означать случайную корректировку за:
С DAG вы корректируете за переменные осознанно — обычно чтобы заблокировать пути конфаундинга — а не просто потому, что они есть.
Начните с маркера и трёх шагов:
Даже грубый DAG выравнивает PM, аналитику и инженеров вокруг одного причинного вопроса до запуска расчётов.
Одна из больших идей Перла — отделять наблюдение от изменения.
Если вы наблюдаете, что пользователи, включившие уведомления, удерживаются лучше, вы увидели паттерн. Но вы всё ещё не знаете, вызывают ли уведомления удержание или вовлечённые пользователи просто чаще включают уведомления.
Интервенция — это активная установка переменной в значение и наблюдение, что произойдёт дальше. В продуктовых терминах это не «пользователи выбрали X», это «мы выпустили X».
Перл часто противопоставляет:
Идея «do» — это мысленная пометка, что вы ломаете обычные причины, по которым переменная принимает значение. При интервенции уведомления включены не потому, что вовлечённые пользователи так решили; они включены потому, что вы заставили это значение быть таким.
Большинство реальной продуктовой работы — интервенционная:
Эти действия направлены на изменение исходов, а не только на их описание. Причинное мышление сохраняет вопрос честным: «Если мы это сделаем, что изменится?»
Нельзя интерпретировать интервенцию (или даже спроектировать хороший эксперимент) без предположений о том, что на что влияет — ваш причинный граф, даже неформальный.
Например, если сезонность влияет и на маркетинг, и на регистрации, то «сделать» изменение расходов без учёта сезонности всё ещё может ввести в заблуждение. Интервенции мощны, но они отвечают на причинные вопросы только тогда, когда базовая причинная история хотя бы приближённо верна.
Контрфакт — это особый вид «что если?» вопроса: для этого конкретного случая, что бы случилось, если бы мы сделали другое действие (или если бы один вход был другим)? Это не «что происходит в среднем?» — это «изменился бы результат для этого человека, этого тикета, этой транзакции?»
Контрфакты появляются всегда, когда кто‑то просит путь к другому исходу:
Эти вопросы ориентированы на пользователя. Они конкретны и помогают принимать продуктовые решения, политику и формулировки объяснений.
Представьте модель по кредитам, которая отклоняет заявку. Объяснение на основе корреляций может сказать: «Низкие сбережения коррелируют с отказом». Контрфакт спрашивает:
Если бы сбережений у заявителя было на 3 000 долларов больше (при прочих равных), одобрила бы модель заявку?
Если ответ «да», вы получили действующее знание: правдоподобное изменение, которое переворачивает решение. Если «нет», вы избежали давать вводящий совет вроде «увеличьте сбережения», когда реальное препятствие — соотношение долга к доходу или нестабильная занятость.
Контрфакты зависят от причинной модели — истории о том, как переменные влияют друг на друга — а не только от набора данных. Нужно решить, что реально можно изменить, что изменится вследствие этого, а что должно остаться фиксированным. Без причинной структуры контрфакты превращаются в невозможные сценарии («увеличьте сбережения, не меняя доход или траты») и дают бесполезные или несправедливые рекомендации.
Когда ML‑модель падает в продакшене, корень редко в «алгоритме». Чаще что‑то в системе изменилось: что вы собираете, как маркируются данные или что делают пользователи. Причинное мышление помогает перестать гадать и начать изолировать, какое изменение вызвало деградацию.
Некоторые повторяющиеся виновники:
Во всех этих случаях агрегированные дашборды могут выглядеть «приемлемо», потому что корреляция остаётся высокой, даже если причина правильного предсказания сместилась.
Простой DAG превращает отладку в карту. Он заставляет спросить: является ли эта фича причиной метки, следствием метки или следствием того, как мы её измеряем?
Например, если Политика маркировки → Фича → Входы модели, вы могли построить пайплайн, где модель предсказывает политику, а не феномен. DAG делает этот путь видимым, чтобы вы могли его заблокировать (удалить фичу, изменить инструментирование или переопределить метку).
Вместо того чтобы только смотреть на предсказания, попробуйте контролируемые интервенции:
Многие инструменты объяснимости отвечают на узкий вопрос: почему модель выдала этот скор? Они часто выделяют влиятельные входы (важность фич, салiency‑карты, SHAP‑значения). Это полезно — но это не то же самое, что объяснение системы, в которой модель живёт.
Объяснение предсказания локально и описательно: «Этот кредит отклонён, потому что доход низкий и высокая загрузка по картам».
Объяснение системы причинно и операционно: «Если бы мы увеличили верифицированный доход (или снизили загрузку), в результате интервенции решение изменится — и улучшатся ли downstream‑исходы?»
Первое помогает интерпретировать поведение модели. Второе помогает решить, что делать.
Причинное мышление связывает объяснения с интервенциями. Вместо того чтобы спрашивать, какие переменные коррелируют с оценкой, вы спрашиваете, какие переменные — валидные рычаги, и какие эффекты они дают при изменении.
Причинная модель заставляет вас явно указать:
Это важно, потому что «важная фича» может быть прокси — полезной для предсказания, опасной для действий.
Пост‑хок объяснения могут выглядеть убедительно, оставаясь чисто корреляционными. Если «количество тикетов поддержки» сильно предсказывает отток, график важности фичи может склонить команду «снизить тикеты», например, сделав поддержку менее доступной. Такое вмешательство может увеличить отток, потому что тикеты были симптомом проблем продукта, а не их причиной.
Корреляционные объяснения также ломки при сдвиге распределения: когда поведение пользователей меняется, те же выделенные фичи уже могут не означать того же самого.
Причинные объяснения особенно ценны, когда решения ведут к последствиям и есть ответственность:
Когда нужно действовать, а не просто интерпретировать, объяснение требует причинного каркаса.
A/B‑тестирование — это причинный вывод в самой простой, практической форме. Когда вы случайно назначаете пользователей в вариант A или B, вы делаете интервенцию: вы не просто наблюдаете, что люди выбрали, вы задаёте, что они видят. В терминах Перла рандомизация делает «do(вариант = B)» реальностью — поэтому разница в исходах заслуженно приписывается изменению.
Случайное назначение ломает многие скрытые связи между чертами пользователей и экспозицией. Пауэр‑юзеры, новые пользователи, время суток, тип устройства — эти факторы всё ещё есть, но (в среднем) они сбалансированы между группами. Эта балансировка превращает разность метрик в причинное утверждение.
Даже отличные команды не всегда могут провести чистые рандомизированные тесты:
В таких случаях всё ещё можно думать причинно — просто нужно явно фиксировать предположения и неопределённость.
Распространённые варианты: difference‑in‑differences (сравнивать изменения во времени между группами), regression discontinuity (использовать правило порога, например «только пользователи с оценкой выше X»), инструментальные переменные (естественный толчок, меняющий экспозицию без прямого воздействия на исход) и matching/weighting, чтобы сделать группы сопоставимыми. Каждый метод меняет рандомизацию на набор предположений; причинная диаграмма поможет чётко их формулировать.
До запуска теста (или наблюдательного исследования) запишите: основную метрику, ограничители, целевую популяцию, длительность и правило принятия решения. Предрегистрация не устранит все смещения, но уменьшит «metric shopping» и сделает причинные утверждения более доверительными — и облегчит дебаты в команде.
Большинство продуктовых дебатов звучит так: «Метрика X сдвинулась после релиза Y — значит Y сработало». Причинное мышление переводит это в более ясный вопрос: «Вызвало ли изменение Y сдвиг метрики X и насколько?» Этот сдвиг превращает дашборды из доказательства в отправную точку.
Изменение цен: вместо «Выручка выросла после повышения цены?» спросите:
Изменение онбординга: вместо «новые пользователи чаще завершают онбординг» спросите:
Изменение ранжирования рекомендаций: вместо «CTR улучшился» спросите:
Дашборды часто смешивают «кому показали изменение» с «кто бы и так показал хорошее поведение». Классический пример: вы выпускаете новый онбординг, но сначала он показан только в самой новой версии приложения. Если новые версии принимают более вовлечённые пользователи, ваш граф покажет подъём, который частично (или полностью) объясняется адаптацией версии, а не самим онбордингом.
Другие частые конфаундеры в продуктовой аналитике:
Полезный раздел в PRD можно назвать «Причинные вопросы», и он включает:
Если вы используете быстрый цикл разработки (особенно с LLM‑ассистированием), этот раздел становится ещё важнее: он предотвращает превращение «мы быстро выпустим» в «мы выпустили, не понимая, что это вызвало». Команды, использующие Koder.ai, часто встраивают эти причинные вопросы в планирование заранее, затем быстро реализуют вариант с feature‑флагом, с контрольными снимками/откатом, чтобы тестирование и безопасность оставались под контролем при неожиданных результатах или побочных эффектах.
PM формулирует решение и критерии успеха. Аналитики переводят это в измеримые причинные оценки и sanity‑чексы. Инженеры делают изменение контролируемым (feature‑flags, аккуратное логирование экспозиции). Поддержка приносит качественные сигналы — изменение цен часто «работает», но тихо увеличивает отписки или нагрузку в тикетах. Когда все согласны с причинным вопросом, релиз превращается в обучение, а не просто в релиз.
Причинное мышление не требует развёртывания уровня PhD. Относитесь к нему как к командному навыку: запишите причинную историю, подвергните её критике, затем дайте данным (и экспериментам, когда можно) подтвердить или опровергнуть её.
Чтобы продвинуться, заранее соберите четыре входа:
На практике скорость имеет значение: чем быстрее вы превратите причинный вопрос в контролируемое изменение, тем меньше времени потратите на споры о неоднозначных паттернах. Поэтому команды берут платформы вроде Koder.ai, чтобы от гипотезы с планом перейти к рабочей, промеренной реализации (веб, бэкенд или мобайл) за дни вместо недель — при этом сохраняя дисциплину через staged rollouts, деплои и откаты.
Если нужен рефреш по экспериментам, см. /blog/ab-testing-basics. По распространённым ловушкам в продуктовых метриках, имитирующим эффекты, см. /blog/metrics-that-mislead.
Причинное мышление — это сдвиг от «что обычно двигается вместе?» к «что изменится, если мы вмешаемся?» Этот сдвиг, популяризированный в вычислениях и статистике Джудой Перлом, помогает командам избегать уверенных историй, которые не переживают реальные интервенции.
Корреляция — подсказка, а не ответ.
Причинные диаграммы (DAG) делают предположения видимыми и обсуждаемыми.
Интервенции («do») отличаются от наблюдений («see»).
Контрфакты помогают объяснить единичные случаи: «что если бы для этого случая всё было иначе?»
Хорошая причинная работа документирует неопределённость и альтернативные объяснения.
Причинность требует внимательности: скрытые конфаундеры, ошибки измерения и эффекты отбора могут перевернуть выводы. Противоядие — прозрачность: записывайте предположения, показывайте, какие данные использовали, и указывайте, что бы опровергло ваше утверждение.
Если хотите углубиться, почитайте родственные статьи в /blog и сравните причинные подходы с другими методами аналитики и «объяснимости», чтобы увидеть, где каждый помогает — и где вводит в заблуждение.
Корреляция помогает вам предсказывать или обнаруживать (например: «когда X растёт, Y часто растёт тоже»). Причинность отвечает на вопрос принятия решения: «Если мы изменим X намеренно, изменится ли Y?»
Используйте корреляцию для прогнозирования и мониторинга; используйте причинное мышление, когда собираетесь внедрять изменение, задавать политику или распределять бюджет.
Потому что корреляция могла быть вызвана вмешивающим фактором (конфаундером). В примере с уведомлениями очень вовлечённые пользователи и сами по себе чаще получают уведомления (потому что используют продукт больше) и чаще возвращаются.
Если вы увеличиваете количество уведомлений для всех, вы меняете опыт (интервенция), но не меняете базовую вовлечённость — поэтому удержание может не улучшиться или даже ухудшиться.
DAG (ориентированный ацикличный граф) — это простая диаграмма, где:
Она полезна тем, что явно показывает предположения, помогая команде согласовать, что нужно скорректировать, а что — не трогать, и какой эксперимент действительно ответит на вопрос.
Распространённая ошибка — «контролировать всё подряд», из‑за чего случайно контролируют медиаторы или коллайдеры и получают смещённую оценку.
«See» — это наблюдение за тем, что произошло естественным образом (пользователи сами включили опцию, счёт был высоким). «Do» — это активная установка переменной (внедрение фичи, принудительный дефолт).
Главная мысль: интервенция ломает обычные причины, по которым переменная принимает значение, поэтому она лучше выявляет причинно‑следственные связи, чем простое наблюдение.
Контрфакт задаёт вопрос: для этого конкретного случая, что бы случилось, если бы мы поступили иначе.
Это полезно для:
Контрфакты требуют причинной модели, чтобы не предлагать невозможные сценарии.
Сфокусируйтесь на том, что изменилось наверху и чем модель могла пользоваться:
Причинный подход побуждает тестировать целевые интервенции (абляции, искажения) вместо того, чтобы гнаться за совпадающими метриками.
Не всегда. Важность фичи объясняет почему модель дала такое предсказание, а не что именно менять.
Высоко «важная» фича может быть прокси или симптомом (например, количество тикетов поддержки прогнозирует отток). Вмешательство в прокси («сделать поддержку менее доступной, чтобы снизить тикеты») может навредить. Причинные объяснения связывают важность с валидными рычагами и ожидаемыми эффектами при интервенции.
A/B‑тесты — это причинный вывод в самой практичной форме: случайное распределение пользователей делает «do(вариант=B)» реальностью, поэтому разницу в исходах можно честно приписать изменению.
Если рандомизация невозможна (малый трафик, долгие эффекты, вмешательство между пользователями, этика), рассмотрите квазиэксперименты: разностные сравнения (difference‑in‑differences), регрессионные разрывы, инструментальные переменные или сопоставление/взвешивание, при этом явно фиксируя предположения.
Добавьте короткий раздел, который заставит прояснить всё до анализа:
Это удерживает команду в русле причинного вопроса, а не постфактумного рассказа по дашборду.
