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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内容摘要：

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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