給機器來一杯「忘情水」，這算不算機器遺忘？

機器學(xué)習(xí)經(jīng)常被提及，那你有聽過機器遺忘嗎？
機器學(xué)習(xí)的目的大家都了解，它能夠幫助我們的工作提升效率。但是機器遺忘是何目的？難道是「棄學(xué)」？

現(xiàn)在，不僅關(guān)于機器話題的討論變得火熱，甚至出現(xiàn)專門為機器遺忘組織的挑戰(zhàn)。
近日，谷歌 AI 宣布聯(lián)合廣泛的學(xué)界與業(yè)界研究團隊，組織首個機器遺忘挑戰(zhàn)賽（Machine Unlearning Challenge）。
至于舉辦這一機器遺忘挑戰(zhàn)賽的目的，谷歌表示希望有助于推進機器遺忘的 SOTA 水平，并鼓勵開發(fā)高效、有效和合乎道德的遺忘算法。

比賽內(nèi)容都有啥？
具體地講，該挑戰(zhàn)賽考慮這樣一個真實場景：其中一個年齡預(yù)測器在人臉圖像數(shù)據(jù)上進行了訓(xùn)練，接著在訓(xùn)練后，訓(xùn)練圖像的某個子集必須被遺忘，以保護相關(guān)個人的隱私或其他權(quán)利。
摘自 Face synaesthetics 數(shù)據(jù)集的圖像以及年齡注釋。
比賽將在 Kaggle 平臺上舉辦，提交的作品將根據(jù)遺忘質(zhì)量和模型實用性進行自動評分。
其中對于評估遺忘，本次挑戰(zhàn)賽將使用受成員推理攻擊（Membership inference attacks, MIAs）啟發(fā)的工具，如 LiRa。MIAs 最初是在隱私和安全文獻中開發(fā)，其目的是推斷哪些示例是訓(xùn)練集的一部分。
直白地講，如果遺忘成功，遺忘過的模型中將不包含被遺忘示例的痕跡，這會導(dǎo)致 MIA 失敗，即攻擊者無法獲知被遺忘集實際上是原始訓(xùn)練集的一部分。
此外，評估中還將使用統(tǒng)計測試來量化「遺忘模型的分布」與從頭開始重新訓(xùn)練的模型的分布的差異程度。
相關(guān)比賽的信息可以查閱以下兩個鏈接：

• https://unlearning-challenge.github.io/
• https://groups.google.com/g/unlearning-challenge

或許有讀者要問了，為什么在機器學(xué)習(xí)的浪潮中，還會有這樣一股機器遺忘的「逆流」奔涌呢？
什么是機器遺忘
機器遺忘是機器學(xué)習(xí)的一個新興領(lǐng)域，最終目的是消除一個訓(xùn)練模型特定訓(xùn)練樣本子集的影響，即消除「遺忘集」（forget set）的影響。
此外，較為理想的遺忘算法在消除某些樣本影響的同時，還應(yīng)該保留其他有益的特性，比如在其余訓(xùn)練集上的準確性以及對保留樣本的泛化性。
下圖為遺忘學(xué)習(xí)的剖析。遺忘算法將一個預(yù)訓(xùn)練模型以及要遺忘的訓(xùn)練集中的一個或多個樣本作為輸入。然后基于該模型、遺忘集和保留集，遺忘算法會生成一個更新模型。理想遺忘算法生成的模型與沒有遺忘集參與訓(xùn)練的模型沒有區(qū)別。

其實，有一個很「暴力」的方法能夠得到這種理想的模型，就是在排除遺忘集樣本后，重新訓(xùn)練模型。這個「暴力」手段雖立竿見影，但并不可行，因為重新訓(xùn)練深度模型的成本實在太過高昂。
因此，遺忘學(xué)習(xí)算法應(yīng)該是以訓(xùn)練好的模型作為基點，并對其進行調(diào)整，來消除所要求數(shù)據(jù)帶來的影響。
機器遺忘學(xué)習(xí)不僅僅應(yīng)用于保護用戶隱私，還能夠通過訓(xùn)練，刪除訓(xùn)練模型中不準確或者過時的信息，甚至是異?；蛘哂泻Φ臄?shù)據(jù)。當(dāng)然，這比消除幾個指定遺忘集難度大得多，這也意味著它更有用處，比如它可以通過糾正偏見或?qū)儆诓煌后w的歧視來提高模型的公平性。
「清掃、清掃，全都扔掉」
為何要發(fā)展機器遺忘
大家都受益于網(wǎng)絡(luò)信息的易得性，但是往往忽略了在整個網(wǎng)絡(luò)上刪除某一信息的艱難。這堪比將一捧沙子撒入海里，再從不斷涌動的海水中將沙粒一個個撿起，更重要的是，這些沙粒有不斷復(fù)制的可能。
由此可見，信息及時被刪除了也能通過各種手段有所保留。
在網(wǎng)絡(luò)中留下的足跡，雖可能不被查詢，但印記永存。2012 歐盟委員會就曾公布草案提出數(shù)據(jù)主體應(yīng)享有「被遺忘權(quán)」。這對大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有深遠而廣泛的影響。
更別說近期正火熱的大型語言模型，更是以海量的數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ)進行發(fā)展的。大模型對于訓(xùn)練集的細節(jié)內(nèi)容會進行學(xué)習(xí)和記憶，其中不乏用戶的隱私信息，這導(dǎo)致可能涉及的隱私風(fēng)險更加嚴峻。
因此機器學(xué)習(xí)模型中的安全和隱私問題是研究者必定面臨的挑戰(zhàn)。
網(wǎng)友表示，這場挑戰(zhàn)賽將推動隱私保護。
在這樣艱難、復(fù)雜的條件下，機器遺忘應(yīng)運而生，有關(guān)于它的討論和學(xué)習(xí)也日益成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的焦點之一。
參考鏈接：https://ai.googleblog.com/2023/06/announcing-first-machine-unlearning.htmlhttps://unlearning-challenge.github.io/