让AI也能“忘记”:揭秘生成式AI中的机器遗忘技术

让AI也能“忘记”:揭秘生成式AI中的机器遗忘技术

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原标题:让AI也能“忘记”:揭秘生成式AI中的机器遗忘技术
关键字:模型,数据,机器,侵权,技术
文章来源:人工智能学家
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来源:深度学习基础与进阶
标题:Machine Unlearning in Generative AI: A Survey 链接:https://arxiv.org/abs/2407.20516
本文将围绕“生成式人工智能中的机器遗忘(Machine Unlearning)”这一主题展开探讨。近年来,生成式人工智能(Generative AI)的快速发展为我们带来了前所未有的创造力和效率提升,但与此同时,它也带来了隐私泄露、偏见传播和错误信息生成等一系列问题。为了应对这些挑战,机器遗忘技术逐渐成为研究热点。本文基于一篇关于生成式AI中机器遗忘的调研论文,介绍该技术的基本概念、应用场景以及未来的发展方向。
一、机器遗忘的背景与意义
生成式人工智能模型,如大语言模型(LLMs)和生成式图像模型,已经在许多领域中得到广泛应用,包括文本生成、图像生成等。这些模型通过大规模数据训练,具备强大的生成能力。然而,由于训练数据通常包含来自互联网的海量信息,模型难免会学习到一些敏感、偏见或有害的内容。这些内容可能会通过模型的输出泄露出来,带来隐私安全、版权保护和伦理风险。因此,如何让模型“忘记”这些不应


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