本文介绍双重稳健估计（AIPW）在AI产品因果推断中的应用。针对用户自选加入导致的偏差，AIPW结合倾向得分和结果模型，只要其中一个正确即可获得一致估计。通过Python实现和模拟数据验证，AIPW能纠正选择偏差，恢复真实效应（+8%），并展示模型误设时的稳健性，同时讨论其局限和实际应用策略。