給機(jī)器來一杯「忘情水」，這算不算機(jī)器遺忘？

機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常被提及，那你有聽過機(jī)器遺忘嗎？
機(jī)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(jī)器遺忘是何目的？難道是「棄學(xué)」？

現(xiàn)在，不僅關(guān)于機(jī)器話題的討論變得火熱，甚至出現(xiàn)專門為機(jī)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(tuán)隊(duì)，組織首個(gè)機(jī)器遺忘挑戰(zhàn)賽（Machine Unlearning Challenge）。
至于舉辦這一機(jī)器遺忘挑戰(zhàn)賽的目的，谷歌表示希望有助于推進(jìn)機(jī)器遺忘的 SOTA 水平，并鼓勵(lì)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(gè)真實(shí)場(chǎng)景：其中一個(gè)年齡預(yù)測(cè)器在人臉圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練，接著在訓(xùn)練后，訓(xùn)練圖像的某個(gè)子集必須被遺忘，以保護(hù)相關(guān)個(gè)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(tái)上舉辦，提交的作品將根據(jù)遺忘質(zhì)量和模型實(shí)用性進(jìn)行自動(dòng)評(píng)分。
其中對(duì)于評(píng)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(xiàn)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(huì)導(dǎo)致 MIA 失敗，即攻擊者無法獲知被遺忘集實(shí)際上是原始訓(xùn)練集的一部分。
此外，評(píng)估中還將使用統(tǒng)計(jì)測(cè)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(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)的浪潮中，還會(huì)有這樣一股機(jī)器遺忘的「逆流」奔涌呢？
什么是機(jī)器遺忘
機(jī)器遺忘是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新興領(lǐng)域，最終目的是消除一個(gè)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(shí)，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(zhǔn)確性以及對(duì)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(gè)預(yù)訓(xùn)練模型以及要遺忘的訓(xùn)練集中的一個(gè)或多個(gè)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(huì)生成一個(gè)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(shí)，有一個(gè)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(gè)「暴力」手段雖立竿見影，但并不可行，因?yàn)橹匦掠?xùn)練深度模型的成本實(shí)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(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行調(diào)整，來消除所要求數(shù)據(jù)帶來的影響。
機(jī)器遺忘學(xué)習(xí)不僅僅應(yīng)用于保護(hù)用戶隱私，還能夠通過訓(xùn)練，刪除訓(xùn)練模型中不準(zhǔn)確或者過時(shí)的信息，甚至是異常或者有害的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，這比消除幾個(gè)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(jī)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(gè)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?gòu)牟粩嘤縿?dòng)的海水中將沙粒一個(gè)個(gè)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(shí)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(huì)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(duì)大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有深遠(yuǎn)而廣泛的影響。
更別說近期正火熱的大型語(yǔ)言模型，更是以海量的數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ)進(jìn)行發(fā)展的。大模型對(duì)于訓(xùn)練集的細(xì)節(jié)內(nèi)容會(huì)進(jìn)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(xiǎn)更加嚴(yán)峻。
因此機(jī)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(chǎng)挑戰(zhàn)賽將推動(dòng)隱私保護(hù)。
在這樣艱難、復(fù)雜的條件下，機(jī)器遺忘應(yīng)運(yùn)而生，有關(guān)于它的討論和學(xué)習(xí)也日益成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的焦點(diǎn)之一。
參考鏈接：https://ai.googleblog.com/2023/06/announcing-first-machine-unlearning.htmlhttps://unlearning-challenge.github.io/