From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI
从假设情景到洞见：因果推断与可解释人工智能中的反事实AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以因果推断中的反事实为主要比较对象之一，并讨论其含义与使用方式，因此归入因果推断方向，性质偏概念分析。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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从假设情景到洞见：因果推断与可解释人工智能中的反事实
- 研究问题
- 因果推断与可解释人工智能都使用反事实概念，但两者在反事实的含义、生成、评价及实际使用上有哪些概念与操作差异？
- 方法与思路
- 作者提出覆盖两类用途的反事实形式化定义，再比较因果推断与可解释人工智能中反事实的使用、评价、生成和操作化方式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是统一概念表述并梳理两领域的实践差异，以寻找相互借鉴的机会；未声称提出新的识别定理或估计方法。
- 阅读关注点
- 应核对统一定义如何容纳因果干预与模型解释，以及两类反事实各自需要哪些证据、评价标准，跨领域借鉴是否有明确限制。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未给出形式化定义及具体例子，不能判断其是否解决已有概念争议。
原文摘要
Counterfactuals play a pivotal role in the two distinct data science fields of causal inference (CI) and explainable artificial intelligence (XAI). While the core idea behind counterfactuals remains the same in both fields--the examination of what would have happened under different circumstances--there are key differences in how they are used and interpreted. We introduce a formal definition that encompasses the multi-faceted concept of the counterfactual in CI and XAI. We then discuss how counterfactuals are used, evaluated, generated, and operationalized in CI vs. XAI, highlighting conceptual and practical differences. By comparing and contrasting the two, we hope to identify opportunities for cross-fertilization across CI and XAI.