Kontrafaktische Erklärung
Erklärungsmethode, die zeigt, welche minimale Eingabe-Änderung zu einem anderen Modell-Ergebnis geführt hätte.
Counterfactual Explanations zeigen die kleinste Eingabe-Änderung für ein anderes Ergebnis – die intuitivste und DSGVO-konformste XAI-Methode.
Erklärung
"Ihr Kreditantrag wurde abgelehnt. Hätten Sie 5.000€ mehr Jahreseinkommen, wäre er genehmigt worden." Counterfactuals sind intuitiv und handlungsorientiert.
Relevanz für Marketing
Counterfactual Explanations sind besonders DSGVO-relevant und die menschenfreundlichste Form der KI-Erklärung.
Häufige Fallstricke
Mehrere Counterfactuals möglich – welches zeigen? Unrealistische Vorschläge ("Werden Sie 20 Jahre jünger"). Instabilität bei kleinen Änderungen.
Entstehung & Geschichte
Wachter et al. formalisierten Counterfactual Explanations 2017 im Kontext der DSGVO. DiCE (Microsoft, 2020) machte die Generierung diverser Counterfactuals praktikabel. Die Methode gewann durch den EU AI Act weiter an Bedeutung.
Abgrenzung & Vergleiche
Kontrafaktische Erklärung vs. SHAP
SHAP zeigt Feature-Beiträge zur aktuellen Vorhersage; Counterfactuals zeigen was sich ändern müsste für ein anderes Ergebnis.
Kontrafaktische Erklärung vs. Feature Importance
Feature Importance rankt Features nach Einfluss; Counterfactuals geben konkrete, actionable Änderungsvorschläge.