FCx：生成可行反事实解释的算法
原文标题：FCx: An algorithm for finding Feasible Counterfactual Explanations
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论文提出 FCx 方法，首次在反事实解释中显式强制「可行性」，避免建议改变种族等不可行或非建设性的修改。该方法基于改进的变分自编码器（VAE）与多因子损失函数，同时支持领域知识给定的硬约束和通过因果推断自动学习的软约束。在四个公开数据集上，FCx 在保持真实性与低代价的同时达到当前最优水平。
- 问题
- 反事实解释常给出不可行建议，如改变种族来获得工作机会。
- 方法
- 改进 VAE 加多因子损失，同时支持领域知识硬约束与因果推断软约束，显式强制可行性。
- 结果
- 在四个公开数据集上达到当前最优，同时保证可行性。
- 影响
- 可解释 AI 落地高风险决策场景时，建议从「看起来合理」变为「真正可执行」。
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