可解释AI (XAI) 中的反事实解释是指一种策略，用于通过检查在不同条件下可能发生的情况来了解AI系统如何做出特定的决策或预测。具体来说，它涉及识别输入数据的最小变化，这些变化会改变模型的结果。这种方法通过回答 “如果” 问题来帮助用户掌握人工智能决策背后的推理，这可以提供模型行为的清晰度，并突出影响结果的关键特征。
例如，考虑根据申请人的信用评分拒绝申请人的贷款批准模型。反事实的解释可能涉及提出申请人的信用评分略有增加的情况。该模型可能会对贷款的批准做出响应。这些信息对申请人来说可能是有价值的，因为它不仅澄清了哪个因素 (信用评分) 在决策中发挥了重要作用，而且还提供了他们可以改变什么以在未来实现有利结果的洞察力。通过提供这样的场景，反事实有助于更深入地理解模型行为，而不需要高度技术性的统计或数学描述。
除了提高用户的透明度外，反事实解释还可以帮助开发人员识别模型中的潜在偏见或缺点。如果许多反事实情景显示某些特征不成比例地影响结果，则可能表明存在需要进一步调查或纠正的问题。总体而言，反事实解释是理解人工智能决策和提高模型质量的关键工具，在人类和人工智能系统之间创建更值得信赖的交互。