arXiv cs.AI（学术论文）
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推荐理由：该研究为可解释性领域提供了方法论反思，提醒研究者注意因果主张的严谨性，避免用验证指标替代因果识别。
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5月11日
11:44
该论文指出，在机械可解释性研究中，越来越多使用因果词汇（如电路、中介、因果抽象等），但缺乏明确的识别假设。作者对四种方法学流派的10篇论文进行审计，发现没有专门的识别假设部分，验证指标（如忠实度、完整性等）常被当作因果证据，而未说明其识别假设。两名人工编码员对30篇论文的审计重现了主要发现：缺少专门的识别假设部分，验证指标替代普遍存在。论文提议披露规范：声明是否为因果主张、命名识别策略、列举假设、强调至少一个假设，并说明假设失败时结论如何变化，强调验证不等于识别。