人工智能通过分析假设情景来进行反事实推理，以确定改变输入或条件如何导致不同的结果。这包括修改模型输入数据中的特定变量，同时保持其他变量不变，然后观察输出如何变化。例如，在欺诈检测系统中，人工智能可能会问：“如果金额降低 20%，此交易是否仍会被标记？” 该模型模拟此调整后的输入来评估其决策的影响。此过程依赖于人工智能隔离变量并推断因果关系的能力，即使其训练数据未明确包含此类情景。
为了实现反事实推理，开发人员经常使用基于扰动的分析或优化算法等技术。扰动涉及系统地改变输入特征（例如，调整贷款审批模型中用户的信用评分）并重新运行模型以查看预测如何变化。优化方法（例如梯度下降）可以有效地识别翻转模型输出所需的最小输入修改（例如，找到贷款批准所需的最小收入增加）。 Alibi 或 DiCE 等库提供工具来自动执行此过程，生成反事实示例，帮助开发人员调试模型或提高可解释性。例如，医疗保健模型可能会使用这些方法来建议可操作的更改（例如降低胆固醇水平）以将患者的风险预测从“高”转移到“低”。
挑战包括确保反事实是现实和可行的。人工智能可能会建议提高 100 万美元的收入来批准贷款——这是一个有效的数学结果，但对用户来说是不切实际的。开发人员必须将反事实生成限制在合理的更改范围内，通常通过结合特定于领域的规则（例如，将特征调整限制为原始值的 +/- 10%）。此外，在历史数据上训练的模型可能难以处理超出分布的反事实，从而导致不可靠的预测。对抗验证或因果图集成等技术可以通过强制变量之间的逻辑关系来缓解这种情况。这些考虑因素确保反事实推理仍然是理解模型行为和启用用户友好解释的实用工具。