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　　機(jī)器學(xué)習(xí)研究者們已經(jīng)開(kāi)始探索在AI中誘發(fā)“選擇性失憶”的方法，其目標(biāo)是在不影響模型性能的前提下，從機(jī)器學(xué)習(xí)中刪除特定人員或點(diǎn)的敏感數(shù)據(jù)。

　　目前，機(jī)器學(xué)習(xí)被視作最具智能特征的研究領(lǐng)域，但科學(xué)家提出了新的問(wèn)題：機(jī)器會(huì)學(xué)習(xí)，但它會(huì)遺忘嗎?

　　如果未來(lái)能夠?qū)崿F(xiàn)，那么這一概念將幫助人們更好地控制數(shù)據(jù)。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的“遺忘”，對(duì)于有需求的用戶(hù)，也就是那些對(duì)他們?cè)诰W(wǎng)上分享的內(nèi)容感到后悔的人來(lái)說(shuō)，其實(shí)很直觀。

　　但從技術(shù)層面來(lái)講，消除特定數(shù)據(jù)點(diǎn)影響的傳統(tǒng)方法，是“從零開(kāi)始”重建系統(tǒng)，這是一項(xiàng)代價(jià)可能相當(dāng)高昂的工作，令企業(yè)幾乎難以承受。

　　具體來(lái)說(shuō)，某些地區(qū)的用戶(hù)如果他們對(duì)披露的內(nèi)容改變了主意，其實(shí)是有權(quán)要求公司刪除他們的數(shù)據(jù)的。但徹底抹除這件事很難實(shí)現(xiàn)，因?yàn)橐坏┙?jīng)過(guò)訓(xùn)練，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就不會(huì)輕易改變，甚至就連訓(xùn)練者們自己，也不清楚系統(tǒng)是如何掌握這些能力的，因?yàn)樗麄儾⒉荒芡耆斫庾约赫{(diào)試或訓(xùn)練出的算法。

　　人們對(duì)人工智能系統(tǒng)侵犯?jìng)€(gè)人隱私的擔(dān)憂(yōu)日益嚴(yán)重。如何讓AI學(xué)會(huì)“選擇性失憶”，從而可以在無(wú)需“從零開(kāi)始”對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行再培訓(xùn)的情況下刪除敏感數(shù)據(jù)，成為時(shí)下研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

　　賓夕法尼亞大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)教授亞倫·羅斯表示，他們目前進(jìn)行的研究就是希望能找到一些“中間地帶”。或許在不久的將來(lái)，有望找出一條既可以控制數(shù)據(jù)也可以保護(hù)由數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值的發(fā)展道路。