La causalità e la previsione non sono due concetti distinti L'inferenza causale è fondamentalmente un problema di previsione: stai prevedendo il controfattuale I randomisti hanno trovato alcuni modi ingegnosi per fare causalità senza previsione. Ma se risolvi la previsione; ottieni la causalità gratis

Ad esempio: qual è l'effetto dell'istruzione sui salari? Idealmente dovresti fare un RCT. Potresti trovare un esperimento naturale che cerca di approssimarlo. Oppure, se avessi un algoritmo di previsione davvero buono, prenderesti Prediction(alta istruzione|X) - Prediction(bassa istruzione|X)

I metodi di inferenza causale hanno una grande validità interna, ma sono molto fragili. Devi scartare la maggior parte dei tuoi dati e concentrarti su questa piccola variazione. È difficile ottenere validità esterna, e i risultati sono raramente robusti o affidabili.