MC3G: Modellunabhängige, kausal begrenzte Gegenfaktische Erzeugung

Modellbasierte Entscheidungen haben in Bereichen wie Finanzen, Recht und Personalbeschaffung immer mehr Einfluss auf das Leben der Menschen. Damit die Entscheidungen nachvollziehbar und gerecht bleiben, wächst der Bedarf an transparenten Erklärungen. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass zu viel Transparenz die hinterlegten Algorithmen preisgibt – ein Problem, das viele Fachleute vermeiden wollen.

Die neue Methode MC3G (Model‑Agnostic Causally Constrained Counterfactual Generation) löst dieses Spannungsfeld. Sie arbeitet unabhängig vom zugrunde liegenden Modell, indem sie ein erklärbares regelbasiertes Surrogat erstellt. Dieses Surrogat dient dann dazu, Gegenfaktische zu generieren, die bei dem ursprünglichen Black‑Box‑Modell ein günstiges Ergebnis erzielen.

Ein besonderes Merkmal von MC3G ist die Kostenrechnung: Sie berücksichtigt nur die Änderungen, die der Nutzer aktiv vornimmt, und ignoriert automatisch auftretende Anpassungen, die durch kausale Abhängigkeiten entstehen. Dadurch erhält man realistische und faire Aufwandsabschätzungen. Das Ergebnis sind klarere, umsetzbare Empfehlungen, die sowohl verständlich als auch praktisch sind.