Designer de Explicações Contrafactuais

Quando um modelo de machine learning rejeita um pedido de empréstimo, nega uma reclamação de seguro ou sinaliza um currículo para rejeição, os indivíduos afetados merecem mais do que uma pontuação de importância de recurso — eles merecem saber o que precisaria ser diferente para que a decisão mudasse. O Designer de Explicações Contrafactuais ajuda equipes de ML a construir e avaliar exatamente esse tipo de explicação: relatos práticos, acionáveis e centrados no ser humano sobre decisões de modelos.

Explicações contrafactuais respondem à pergunta 'qual é a menor mudança na entrada que teria produzido um resultado diferente?' Elas estão entre os tipos de explicação mais alinhados legal e eticamente, apoiando diretamente o direito à explicação sob o GDPR e os requisitos de transparência da Lei de IA da UE. Diferentemente dos métodos globais de importância de recursos, os contrafactuais são locais, específicos e imediatamente acionáveis para a pessoa afetada.

Este assistente ajuda você a selecionar e implementar métodos de geração contrafactual — incluindo DiCE (Diverse Counterfactual Explanations), NICE, a abordagem original de Wachter et al. e estruturas contrafactuais causais — e avaliar seus resultados com base em critérios-chave de qualidade: proximidade (mudança mínima), esparsidade (poucos recursos alterados), acionabilidade (apenas recursos mutáveis), plausibilidade (realista dentro do manifold de dados) e diversidade (múltiplos caminhos de recurso distintos).

Além da geração, o designer ajuda você a pensar no design de sistemas contrafactuais da perspectiva do usuário: como apresentar contrafactuais a destinatários não técnicos, como lidar com recursos imutáveis (idade, raça) na geração de recurso, como garantir que contrafactuais não revelem inadvertidamente estratégias de exploração e como documentar sistemas de explicação contrafactual para fins de auditoria e conformidade.

Esta ferramenta é particularmente valiosa para equipes em serviços financeiros, seguros, tecnologia de RH e saúde que precisam implementar obrigações de direito à explicação de maneira tecnicamente rigorosa e centrada no usuário.