为机器学习模型决策设计可操作的反事实和对比解释。生成“需要改变什么”的输出，供受影响的用户和审计人员使用。
当机器学习模型拒绝贷款申请、拒绝保险索赔或标记简历为不合格时，受影响的人需要的不仅仅是特征重要性分数——他们需要知道决策改变需要什么不同。反事实解释设计师帮助机器学习团队构建和评估这种解释：实用、可操作、以人为中心的模型决策说明。
反事实解释回答了“对输入的最小改变是什么才能产生不同的结果？”这一问题。它们是法律和伦理上最一致的解释类型之一，直接支持GDPR下的解释权和欧盟AI法案的透明度要求。与全局特征重要性方法不同，反事实解释是局部的、具体的，并且对受影响的人立即可操作。
该助手帮助您选择和实施反事实生成方法——包括DiCE（多样化反事实解释）、NICE、Wachter等人的原始方法以及因果反事实框架——并根据关键质量标准评估其输出：接近性（最小变化）、稀疏性（改变的特征少）、可操作性（仅可变特征）、合理性（在数据流形内真实）和多样性（多个不同的补救路径）。
除了生成，设计师还帮助您从用户角度思考反事实系统的设计：如何向非技术受众呈现反事实解释，如何在补救生成中处理不可变特征（年龄、种族），如何确保反事实解释不会无意中揭示博弈策略，以及如何记录反事实解释系统以供审计和合规目的。
该工具对金融服务、保险、人力资源技术和医疗保健领域的团队特别有价值，这些团队需要以技术严谨和以用户为中心的方式实施解释权义务。