本文探讨了人工智能透明性研究中缺失的基础概念，强调不确定性量化的重要性。研究表明，不确定性与反事实可解释性相辅相成，能够通过统一框架增强模型的可靠性和可理解性。

All You Need for Counterfactual Explainability Is a Principled and Reliable Estimate of Aleatoric and Epistemic Uncertainty
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