Causalidade e previsão não são dois conceitos distintos A inferência causal é fundamentalmente um problema de previsão: você está prevendo o contrafactual Os randomistas encontraram algumas maneiras inteligentes de fazer causalidade sem previsão. Mas se você resolver a previsão; obtém causalidade de graça

Por exemplo: qual é o efeito da educação sobre os salários? Idealmente, você faria um RCT. Poderia encontrar um experimento natural que tentasse aproximar isso. Ou, se você tivesse um algoritmo de previsão realmente bom, você pegaria Previsão(alta educação|X) - Previsão(baixa educação|X)

Os métodos de inferência causal têm uma grande validade interna, mas são muito frágeis. Você tem que descartar a vasta maioria dos seus dados e focar nesta pequena variação. É difícil obter validade externa, e os resultados raramente são robustos ou confiáveis.