忘記“也是一門學問：機器如何忘記自己學到的知識？

在信息時代，我們常常希望人工智能能夠學到更多的知識，變得更加智能。但你是否想過，有時候讓機器"忘記"一些它學到的東西，也是一件很重要的事？

隨著用戶隱私保護意識的提高和相關法律法規的出臺，用戶有權要求企業或機構刪除其個人數據。對于使用機器學習方法的應用來說，這就意味著需要讓訓練好的模型"忘掉"某些用戶的數據，讓模型"機器遺忘"。但是，對已經訓練好的模型進行"減法"遠比"加法"困難。因為在機器學習的過程中，每個樣本對模型的影響是交織在一起的，很難精準地"剔除"某個數據的影響。

除了保護隱私，機器遺忘在修正有偏見的模型、提高模型魯棒性等方面也有重要作用。本文將帶您全面了解"機器遺忘"這一嶄新的研究方向，介紹其主要挑戰和代表性的技術方法。讓我們一起探索這一有趣而又充滿潛力的領域，了解"忘記"也是人工智能需要學習的一門學問。

論文標題：
Machine Unlearning: A Comprehensive Survey

論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2405.07406

3.5研究測試：
hujiaoai.cn
4研究測試：
askmanyai.cn
Claude-3研究測試：
hiclaude3.com

在信息爆炸的時代，機器學習模型變得越來越強大，但也面臨著新的挑戰——如何"忘記"不再需要的數據和知識。本文將帶你探索"機器遺忘"這一前沿研究方向。

讓機器學會"忘記"有多難？

傳統的機器學習模型就像一個"海綿"，不斷吸收數據，但卻不知道如何"擠壓"出不需要的部分。當用戶要求刪除個人數據時，簡單地從訓練集中移除這些數據是不夠的，因為模型已經從這些數據中學到了知識，形成了某種"記憶"。

要讓模型真正"忘記"某些數據，面臨三大挑戰:

訓練過程的隨機性(Stochasticity of training)：模型訓練過程中引入的隨機性(如隨機初始化、數據采樣、mini-batch梯度下降等)，導致每次訓練的結果都不完全相同，給"遺忘"某些數據帶來困難。即便使用相同的訓練數據，重新訓練得到的模型也可能與之前的模型有差異。
訓練過程的增量性(Incrementality of training)：模型通過增量方式不斷學習新數據，每個數據對模型的影響相互交織。前面學習的數據會影響后續數據對模型的作用。當要"遺忘"某些數據時，很難準確估計和剝離這些數據對模型的影響，因為它們已經間接地影響了其他數據的學習過程。
災難性遺忘(Catastrophic forgetting)：當要"遺忘"的數據量較大時，通過各種機器遺忘技術得到的新模型性能可能大幅下降，其效果遠遜于重新訓練的模型。這種令人驚訝的性能下降被稱為"災難性遺忘"。如何在避免隱私泄露的同時，盡量減輕機器遺忘帶來的副作用也是一大挑戰。

此外，機器遺忘還面臨如何衡量遺忘效果的問題。傳統的模型評估指標(如準確率)無法直接度量隱私泄露風險。需要新的評估指標來權衡模型性能和隱私保護強度，這也是一個亟待探索的方向。

綜上，讓機器學會"忘記"絕非易事。研究者們需要攻克隨機性、增量性、災難性遺忘等難題，并設計出科學的評估指標，才能實現高質量的機器遺忘。這需要機器學習、隱私保護、安全等多個領域的交叉探索和創新。

機器遺忘技術大比拼

面對機器遺忘的重重挑戰，研究者們提出了多種解決方案。總的來說，主流的機器遺忘技術可分為兩大類：精準遺忘和近似遺忘。

精準遺忘：給記憶"做減法"

精準遺忘的核心思想是：與其在完整模型上直接"遺忘"，不如先把模型"分解"成多個部分，再在局部進行遺忘，最后再把它們"組裝"起來。這樣可以在一定程度上規避隨機性和增量性帶來的影響。

以SISA(Sharded, Isolated, Sliced, and Aggregated)訓練方法為例，它將訓練數據分成多個獨立的"碎片"，并在每個碎片上訓練一個獨立的子模型。當需要遺忘某些數據時，只需找到對應的碎片，重新訓練該碎片上的子模型，而其他子模型不受影響。最后，再將各個子模型聚合起來，得到完整的"遺忘后"模型。

類似地，一些研究將模型劃分為多個獨立的模塊，每個模塊只學習一部分數據的特征。遺忘時只需重新訓練相應的模塊即可。還有一些工作利用決策樹、隨機森林等易于分解的模型結構，實現高效的機器遺忘。

近似遺忘:估計并抵消"記憶"影響

近似遺忘則試圖直接從已訓練好的完整模型入手，估計要遺忘的數據對模型的影響，并從模型中"減去"這種影響。由于這種方法只需操作一個完整模型，因此往往更簡單和高效。但另一方面，由于很難準確估計出某些數據對模型的精確影響，遺忘的效果可能沒有精準遺忘那么"干凈利落"。

下圖展示了在分類模型中添加或移除一個數據點時的變化情況。當一個有影響力的數據點出現時，它通常會推動分類線向前移動，以識別該數據點，如圖(b)所示。當需要移除這個有影響力的數據點時，機器遺忘機制必須將模型恢復到未訓練該特定數據點的原始狀態，如圖(c)所示。然而，當僅遺忘一個幾乎沒有影響力的數據點時，該數據點可能對模型幾乎沒有影響，在這種情況下，遺忘后的模型可能與原始訓練的模型相比沒有變化，如圖(d)所示。

常見的近似遺忘方法包括：基于影響函數的方法，它們估計每個訓練數據對模型的貢獻，并在遺忘時對這些貢獻進行反向操作；基于梯度的方法，它們將遺忘目標表示為一個約束優化問題，通過特定的梯度更新策略來不斷"消除"某些數據的影響；還有一些工作利用黑塞矩陣或Fisher信息矩陣來近似每個數據的影響。

近似遺忘要解決的核心問題是：如何在高效地遺忘的同時，盡量控制遺忘導致的性能損失。一些改進方法包括：調節遺忘力度的平衡因子、設定遺忘數據比例的上限、通過特殊的正則化項限制遺忘過程中的模型"跳變"等。這有點類似"調藥方"，即根據病情和副作用來動態調整藥量。

差分隱私:從"源頭"上防止隱私泄露

除了在事后通過機器遺忘來"擦除"模型中的隱私數據，另一種思路是從一開始就訓練出"隱私保護友好"的模型。差分隱私(Differential Privacy)正是這樣一種理念，它通過在模型訓練時引入隨機噪聲，使得模型輸出對于有無某條數據變得不敏感，從而從源頭上防止隱私泄露。

差分隱私的核心思想是，如果一個模型在訓練時滿足差分隱私，那么攻擊者通過觀察模型的輸出，將無法判斷某個特定的數據點是否在訓練集中。形式化地說，一個機器學習算法𝑀滿足(𝜖,𝛿)-差分隱私，當且僅當對于任意兩個相鄰數據集𝐷和𝐷′(即只相差一條數據)，它們的輸出分布𝑀(𝐷)和𝑀(𝐷′)是𝜖-相似的，且這種相似性以至少1?𝛿的概率成立。直觀地說，𝜖越小隱私保護強度越大。

為了實現差分隱私，常用的方法是在訓練過程中加入Laplace噪聲或高斯噪聲，以掩蓋個體數據點的影響。還有一些工作利用梯度裁剪、模型壓縮等技術，在保證隱私的同時盡量降低噪聲對模型性能的影響。

一些研究嘗試將差分隱私與機器遺忘相結合，用差分隱私的隨機噪聲取代需要遺忘的數據，從而避免了復雜的遺忘步驟。例如可以在模型訓練時對梯度引入差分隱私噪聲，這樣訓練得到的模型對于某些數據天然具有"遺忘性"。還可以利用差分隱私的思想來指導遺忘過程，通過隱私預算來控制遺忘對模型的影響。總的來說，差分隱私為機器遺忘提供了新的視角和方法。

當然，在引入噪聲的同時保證模型的效用仍然是一個挑戰。如何權衡隱私保護強度和模型性能，如何設計更加智能、自適應的噪聲機制，如何在聯邦學習、在線學習等復雜場景下實現差分隱私，都是值得進一步探索的問題。此外，差分隱私雖然提供了強大的隱私保護，但并非對所有攻擊都是"免疫"的。研究者們仍在不斷探索差分隱私的邊界，并設計更加安全、魯棒的機器學習框架。

"機器遺忘"實驗室

為了驗證機器遺忘的有效性,研究者們在多個基準數據集和實際任務上進行了廣泛的實驗。

在圖像分類任務上，研究者們使用了MNIST手寫數字數據集、CIFAR-10/100小型圖像數據集、ImageNet大型圖像數據集等。通過隨機選取一部分訓練樣本作為需要遺忘的數據，然后對比原始模型、重新訓練的模型和機器遺忘的模型在測試集上的準確率，可以評估機器遺忘的有效性。一般來說，重新訓練的模型可以視為"完美遺忘"的參照。實驗結果表明，許多機器遺忘方法都能在保持較高準確率的同時，有效地"忘記"指定的訓練數據，其性能接近重新訓練的模型。

在自然語言處理任務上，研究者們使用了情感分析、文本分類、問答系統等數據集。對于一些涉及用戶隱私的文本數據，機器遺忘可以在保護隱私的同時，避免模型"忘記"過多有用的語言知識。通過精心設計的實驗，研究者們驗證了機器遺忘在文本領域的適用性和有效性。

除了這些經典的基準數據集，研究者們還在一些實際應用中測試了機器遺忘的效果。例如，在推薦系統中，當用戶刪除某些歷史記錄時，需要同時從推薦模型中"遺忘"這些記錄對用戶畫像的影響。在異常檢測任務中，當發現某些數據點可能是噪聲或對抗樣本時，需要動態地從模型中"遺忘"這些異常點的影響，以保證模型的魯棒性。實驗結果表明，機器遺忘可以在這些場景中發揮重要作用，在提升系統性能的同時satisfying隱私和安全需求。