反事实 · aiwiki.page

反事实是关于在条件不同于实际情况时，会发生或可能发生什么的陈述或假设。一个典型例子是：“如果当时按下了开关，灯就会亮。”在哲学中，反事实引出了关于可能性、解释和因果关系的问题；在实证研究中，反事实有助于表达不同干预下的结果。虽然“反事实”这一名称暗示其与事实相反，但反事实的语法形式并不总能表明其前件为假。(plato.stanford.edu)

形式与逻辑特性

反事实条件句包含一个前件和一个后件：前件指定假设的情形，后件描述所设想的结果。英语通常通过过去时形式和“would have”等情态表达来标示这种结构。这些形式可以表示与现实的距离，而不只是过去的时间。直陈条件句——“如果当时按下了开关，灯就亮了”——通常体现了说话者在交谈中对前件所持的不同态度。(plato.stanford.edu)

反事实不同于命题逻辑中的实质蕴涵。只要前件为假，实质蕴涵就为真。当两个反事实都涉及未曾发生的事件时，这条规则无法区分哪个合理、哪个不合理。因此，对反事实的判定不能仅依据其组成分句在现实中的真值。(plato.stanford.edu)

反事实的逻辑学也不同于常见的实质条件句推理。强化前件一般并不有效：“如果当时按下了开关，灯就会亮”不一定蕴涵“如果当时按下了开关，而且灯泡已经坏了，灯就会亮”。同样，在标准的反事实系统中，逆否换位和传递性一般也不成立。这些特征使反事实推理与非单调推理联系起来；在非单调推理中，新增信息可能推翻先前的推论。(plato.stanford.edu)

可能世界语义学

罗伯特·斯塔尔纳克于1968年、大卫·刘易斯于1973年的研究，发展出了一种具有重要影响的反事实语义学方法。这种方法使用可能世界，即现实本来可能呈现的其他样态，来判定反事实。粗略地说，当最接近现实的相关A世界中C成立时，“如果A成立，C就会成立”为真。这将反事实与模态逻辑联系起来，同时又将其与那些涉及所有可能情形的断言区分开来。(plato.stanford.edu)

这些理论在重要细节上有所不同。斯塔尔纳克的选择函数方法选取唯一一个最接近现实、且前件成立的世界。刘易斯的方法允许多个世界同样接近现实，也不要求总是存在一个最接近现实、且前件成立的世界。他更一般的表述比较逐渐接近现实的其他可能情形，而不预设存在唯一最近的世界。(plato.stanford.edu)

这里的接近程度不一定是地理距离或某种数值度量，而是相关方面的相似程度，包括背景条件和规律。对于哪些因素应当保持不变，不同的判断可能改变对反事实的解释。将可能世界用作语义框架，本身并不要求接受刘易斯的形而上学观点，即非现实世界也是具体实在。(plato.stanford.edu)

因果解释与结构模型

反事实理论通过对比来分析因果依赖：如果某个原因没有发生，其结果也就不会发生。然而，这种依赖并不能直接涵盖所有因果关系。在抢先致因的情形中，一个实际原因产生了结果，同时阻止了一个备用原因产生该结果。如果实际原因不存在，备用原因本可以产生同样的结果。因此，对实际原因的简单依赖关系可能并不成立，这促使人们提出更为复杂的理论解释。(plato.stanford.edu)

结构因果模型通过连接变量的方程表示因果机制。干预将支配某个选定变量的方程替换为一个指定值，同时保持其他机制不变。有向无环图可以表示无环模型中的依赖关系，但反事实判定还需要对底层机制和背景因素作出假设。(plato.stanford.edu)

一种标准程序包括三个阶段：

**溯因：**利用观测到的证据推断背景条件。
**行动：**修改模型，以表示假设的干预。
**预测：**利用推断出的背景条件，在修改后的模型中计算结果。

这一程序区分了两个问题：某项干预通常会产生什么结果，以及它对某个已观测到的具体个案本会产生什么结果。反事实概率可以表达对该个案中未观测到的背景因素的不确定性。(onlinelibrary.wiley.com)

潜在结果与实证推断

在统计学和因果推断中，潜在结果框架为每个单位指定其在每项给定干预下的结果。对于二元处理，这些结果通常记为 $Y_i(1)$ 和 $Y_i(0)$ 。两者之差定义了个体因果效应：

\tau_i=Y_i(1)-Y_i(0).

只有与实际接受的干预相对应的结果能够被观测到。另一个结果则是反事实的；比较不同个体，并不能直接揭示同一个体的这两种结果。(hsph.harvard.edu)

不过，在适当假设下，总体效应，例如期望值 $E[Y(1)-Y(0)]$ ，仍可能是可识别的。常见条件包括观测结果与潜在结果之间的一致性、比较组之间的可交换性，以及干预分配的正值性。随机化有助于保证可交换性，而观察性研究则必须处理混杂。因此，定义一个反事实量，与证明现有数据能够识别该量，是两回事。(hsph.harvard.edu)

反事实思维与计算模型解释

在心理学中，反事实思维是指在头脑中构想过去事件本可能出现的其他情形。上行反事实设想更好的结果；下行反事实设想更差的结果。相关研究考察它们与后悔、释然、责任判断及后续行为之间的关系。功能性理论解释了这些想法如何通过具体的经验教训，或通过动机和情绪上更广泛的变化，影响意图和表现。(pmc.ncbi.nlm.nih.gov)

在机器学习中，反事实解释指出对输入作出哪些改变会使模型产生不同的输出。在可解释人工智能领域，这提供了一种对比式解释，而不一定描述模型的内部运作。然而，预测发生变化，并不自动意味着现实世界中存在一个已得到证实的因果效应：这种解释涉及的是模型的响应，若要将其解读为干预，还需要额外的因果假设。(arxiv.org)