约束式因果发现依赖条件独立性（CI）检验，在有限样本下这些检验可能相互冲突，导致不存在同时满足全部检验的因果图。因果假设论证（ABA）将这些检验显式化为可撤销的承诺，并对其中一部分提供对应性保证，但其现有的修复过程仅以启发式方式释放事实，且未对用户对释放事实的争议提供形式化响应。我们认为，可争议的因果发现需要一个可检查的修复对象、相应的解释以及对争议的可预测修订过程。为此，我们将 CI 事实修复形式化为最小成本修正问题，并在答案集编程（ASP）中实现。基于因果 ABA，我们给出了一种紧凑且高效的 ASP 编码，用于检测因果一致性，提供了声音性和完备性保证，并在最优稳定模型与最小成本修正集之间建立了双向投影对应关系。该结果确保了保留事实的忠实性、子集最小性和成本最优性，能够为被释放的事实提供基于冲突的解释，并在用户争议时提供形式化的纠正保证。实证评估表明：在常用基准上，OptABA‑PC 能保留更多正确事实，降低兼容输出的歧义，并提升图结构重建效果，优于原始因果 ABA。
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