现实世界的复杂与不断变化，使得关联性关系在落地过程中不够稳定，而因果AI更能发现复杂变量中稳定、不变、可量化的本质，从而具备更强的适应性与迁移性。

随着AI技术变得越来越强大，其内在的可解释性问题也随之越来越受到重视。机器学习普遍存在“黑盒”问题，在一定计算中的不可解释性限制了AI应用的范围与可靠性。

人类与机器智能的融合协作创造了新型的组织结构，在这样的架构下，人类智慧与机器算法可以深度且实时地分享知识，形成全新的生态。

因果AI中的“反事实”推理，需要机器构建一个假想世界，假设造成某种结果的条件不存在，并推理出在这种情况下结果如何，验证因果关系是否成立，将极大激发机器的想象力，为决策提供“超乎预期”的方向。

越来越多的新场景面临小数据、冷启动问题，因果AI可突破数据集的制约，达成更可预期的效果。

因果AI可以透明呈现「事情为什么会发生」以及「如果……会……」等计算内容，实现公平性约束，否则将会为使用者带去意想不到的“偏见” 。