本文综述因果推断与反事实推理在机器学习公平性中的应用，涵盖保险、贷款、雇佣、执法、医疗等领域，提出LocalFACE、贝叶斯层级模型等模型与算法，用于检测偏见、生成可操作解释并权衡公平与预测性能，同时提醒高风险领域慎用反事实。