隨著人工智能在我們生活中扮演越來越重要的角色，一個意想不到的問題浮出水面：如何讓聰明的AI模型"忘記"一些東西？這聽起來可能有些奇怪，畢竟我們通常希望機器記住更多信息。但在現(xiàn)實世界中，讓AI忘記某些數(shù)據(jù)變得至關(guān)重要。比如，當用戶要求刪除個人信息時，或者當訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含錯誤、過時或惡意信息時，我們需要AI能夠"選擇性失憶"。

這項由中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)學院的劉嘉偉、吳晨旺、廉德富和陳恩紅教授團隊完成的突破性研究，于2025年7月發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺上（論文編號：arXiv:2507.23257v1），為這個難題提供了一個優(yōu)雅的解決方案。他們的研究題為"Efficient Machine Unlearning via Influence Approximation"，首次從認知科學的角度重新審視了機器遺忘問題，并開發(fā)出了一種名為IAU（影響近似遺忘）的新方法。

傳統(tǒng)上，當我們想讓AI模型忘記某些訓(xùn)練數(shù)據(jù)時，最直接的方法就是重新訓(xùn)練整個模型——就像重新教一個學生整門課程一樣。但這種方法極其耗時且昂貴，特別是對于那些處理海量數(shù)據(jù)的大型模型。另一種方法是使用"影響函數(shù)"來估算特定數(shù)據(jù)對模型的影響，然后相應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)。然而，這種方法需要計算復(fù)雜的數(shù)學矩陣（稱為Hessian矩陣），這個過程就像要求一個人同時記住并分析成千上萬個復(fù)雜的數(shù)學關(guān)系，計算量巨大。

研究團隊從認知科學中獲得了靈感。心理學研究表明，對人類來說，記住新事物通常比忘記舊事物要容易得多?；谶@個觀察，他們提出了一個巧妙的想法：與其直接讓AI"忘記"某些數(shù)據(jù)，不如讓它"記住"一些能夠抵消這些數(shù)據(jù)影響的新信息。這就像用一個正向的力來平衡一個負向的力，最終達到平衡狀態(tài)。

他們的IAU方法包含三個核心組件。首先是"增量近似"模塊，它通過讓模型學習與需要遺忘數(shù)據(jù)相反的梯度信息來實現(xiàn)遺忘效果。這個過程類似于在天平的一邊放上重物來平衡另一邊的重量。第二個組件是"梯度校正"，它確保模型在忘記目標數(shù)據(jù)的同時，不會影響對其他重要數(shù)據(jù)的處理能力。最后一個組件是"梯度限制"，它在模型訓(xùn)練階段就開始工作，通過控制梯度的大小來讓模型更容易進行后續(xù)的遺忘操作。

研究團隊在多個數(shù)據(jù)集和模型架構(gòu)上進行了廣泛的實驗驗證。他們使用了包括CIFAR-10、SVHN、Purchase100和CIFAR-100在內(nèi)的多個標準數(shù)據(jù)集，以及LeNet5、ResNet18、MLP和VGG19等不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。實驗結(jié)果表明，IAU方法在保持模型性能的同時，顯著提高了遺忘效率。

一、從認知科學角度重新理解機器遺忘

人類大腦處理記憶和遺忘的方式為這項研究提供了核心洞察。當我們學習新知識時，大腦會形成新的神經(jīng)連接；而當我們想要忘記某些記憶時，大腦實際上是通過形成新的連接來"覆蓋"或"抵消"舊的記憶模式。研究團隊發(fā)現(xiàn)，這個生物學原理可以應(yīng)用到人工智能模型中。

傳統(tǒng)的機器遺忘方法試圖直接刪除或修改模型中與特定數(shù)據(jù)相關(guān)的參數(shù)，這個過程既復(fù)雜又容易破壞模型的整體性能。相比之下，IAU方法采用了一種更自然的方式：通過增量學習來實現(xiàn)遺忘。具體來說，如果我們想讓模型忘記某個數(shù)據(jù)點A，我們可以讓模型學習一個與A具有相反影響的數(shù)據(jù)點B。當A的影響和B的影響相互抵消時，模型就等效地"忘記"了A。

這種方法的數(shù)學基礎(chǔ)建立在影響函數(shù)理論上。影響函數(shù)可以告訴我們，當我們從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中移除一個特定樣本時，模型參數(shù)會如何變化。研究團隊發(fā)現(xiàn)，如果兩個數(shù)據(jù)點的梯度相反，那么它們對模型的影響也會相反。因此，通過學習一個具有相反梯度的數(shù)據(jù)點，模型可以有效地抵消需要遺忘的數(shù)據(jù)點的影響。

這個發(fā)現(xiàn)不僅解決了計算復(fù)雜度的問題，還為機器學習開辟了一個新的研究方向。它表明，增量學習和機器遺忘這兩個看似獨立的研究領(lǐng)域?qū)嶋H上存在深刻的理論聯(lián)系。

二、三重保障確保遺忘效果與模型性能

IAU方法的成功關(guān)鍵在于其三個相互協(xié)作的核心模塊，每個模塊都承擔著特定的任務(wù)，共同確保遺忘過程既徹底又安全。

增量近似模塊是整個系統(tǒng)的核心驅(qū)動器。當接收到遺忘請求時，這個模塊不會直接刪除相關(guān)信息，而是計算需要遺忘數(shù)據(jù)的梯度信息，然后讓模型沿著相反的方向進行學習。這個過程可以類比為物理學中的作用力與反作用力原理：如果原始數(shù)據(jù)對模型產(chǎn)生了向右的"推力"，那么增量近似模塊就會產(chǎn)生一個向左的"推力"來抵消它。這種方法避免了傳統(tǒng)影響函數(shù)方法中復(fù)雜的矩陣計算，大大提高了計算效率。

然而，僅憑增量近似可能會導(dǎo)致"過度遺忘"的問題。就像用力過猛可能會讓天平倒向另一邊一樣，單純的梯度抵消可能會影響模型對其他重要數(shù)據(jù)的處理能力。因此，梯度校正模塊應(yīng)運而生。這個模塊的任務(wù)是在遺忘目標數(shù)據(jù)的同時，加強模型對剩余數(shù)據(jù)的學習。它通過讓模型重新學習保留數(shù)據(jù)的梯度信息，確保模型在忘記不需要的信息后，仍然能夠很好地處理其他任務(wù)。

梯度限制模塊則是一個前瞻性的設(shè)計。與其他兩個模塊在遺忘階段才開始工作不同，這個模塊從模型訓(xùn)練的最初階段就開始發(fā)揮作用。它通過在損失函數(shù)中添加一個梯度規(guī)范化項，限制模型參數(shù)梯度的大小。這樣做的好處是，當后續(xù)需要進行遺忘操作時，所有數(shù)據(jù)點對模型的影響都相對較小且均勻，使得遺忘操作更加精確和可控。

這種三重保障機制的設(shè)計理念體現(xiàn)了工程學中的魯棒性原則。單獨使用任何一個模塊都可能存在局限性，但三個模塊的協(xié)同工作確保了IAU方法在各種情況下都能穩(wěn)定運行。實驗結(jié)果證實了這種設(shè)計的有效性：當分別測試只使用增量近似、增量近似加梯度校正、以及完整的三模塊組合時，完整版本在模型效用和遺忘效果之間取得了最佳平衡。

三、實驗驗證展現(xiàn)卓越性能表現(xiàn)

為了驗證IAU方法的實際效果，研究團隊設(shè)計了一系列全面的對比實驗。他們選擇了四個具有代表性的基準數(shù)據(jù)集：CIFAR-10和SVHN（圖像分類任務(wù)）、Purchase100（表格數(shù)據(jù)）和CIFAR-100（更復(fù)雜的圖像分類任務(wù)）。同時，他們使用了多種不同架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括經(jīng)典的LeNet5、現(xiàn)代的ResNet18、基礎(chǔ)的多層感知機MLP，以及更深層的VGG19網(wǎng)絡(luò)。

實驗的評估標準包含三個關(guān)鍵維度。首先是模型效用，即遺忘后的模型在測試集上的性能與理想情況（重新訓(xùn)練）的差距。理想情況下，這個差距應(yīng)該盡可能小。其次是遺忘時間，即完成遺忘操作所需的計算時間。最后是遺忘效果，通過成員推斷攻擊來測試模型是否真正"忘記"了目標數(shù)據(jù)。

在與現(xiàn)有主流方法的對比中，IAU展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。以在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上使用LeNet5模型遺忘5%訓(xùn)練數(shù)據(jù)為例，傳統(tǒng)的USGD方法需要33秒完成遺忘，模型性能下降0.80%，而IAU只需要13秒，性能下降僅為1.31%。更重要的是，當使用Fisher方法時，遺忘時間竟然達到了1294秒，這已經(jīng)接近重新訓(xùn)練的時間成本。

特別值得注意的是IAU在處理異常數(shù)據(jù)時的表現(xiàn)。研究團隊專門設(shè)計了一個移除異常值的實驗，使用孤立森林算法在SVHN數(shù)據(jù)集中識別出587個異常樣本。實驗結(jié)果顯示，IAU在處理這類具有挑戰(zhàn)性的遺忘任務(wù)時表現(xiàn)尤為出色，這證明了梯度限制模塊在處理具有大梯度的異常數(shù)據(jù)時的有效性。

為了更直觀地展示遺忘效果，研究團隊還提供了激活圖可視化分析。他們比較了不同遺忘方法處理前后的模型激活模式。結(jié)果顯示，重新訓(xùn)練后的模型激活圖呈現(xiàn)輕微的向下偏移，這是預(yù)期的正常變化。而IAU方法產(chǎn)生的激活圖變化模式與重新訓(xùn)練非常相似，證明了其遺忘效果的真實性。相比之下，其他一些方法要么變化過于劇烈（可能導(dǎo)致過度遺忘），要么變化不足（可能遺忘不徹底）。

四、計算復(fù)雜度分析凸顯效率優(yōu)勢

從理論角度分析，IAU方法的計算復(fù)雜度優(yōu)勢非常明顯。傳統(tǒng)的基于Hessian矩陣的影響函數(shù)方法需要計算O(nt? + nk?p? + p?)的時間復(fù)雜度，其中n是樣本數(shù)量，p是模型參數(shù)數(shù)量，t?是前向傳播時間，k?是Hessian矩陣元素的計算成本。這個復(fù)雜度中最關(guān)鍵的問題是p?項，它來自于Hessian矩陣求逆操作。對于現(xiàn)代深度學習模型，參數(shù)數(shù)量p往往達到數(shù)百萬甚至數(shù)十億，使得p?成為一個幾乎無法承受的計算負擔。

相比之下，IAU方法的時間復(fù)雜度僅為O(nt? + nk?p)，其中k?是梯度計算的成本。關(guān)鍵的區(qū)別在于，IAU完全避免了矩陣求逆操作，將立方復(fù)雜度降低到了線性復(fù)雜度。即使考慮到一些近似方法（如L-BFGS或LiSSA）可以將Hessian求逆的復(fù)雜度降低到O(tp)，其中t是迭代次數(shù)，但總體復(fù)雜度仍然遠高于IAU。

這種復(fù)雜度的差異在實際應(yīng)用中轉(zhuǎn)化為巨大的性能優(yōu)勢。在實驗中，F(xiàn)isher方法（基于Hessian近似）在處理相對簡單的LeNet5模型時就需要超過1000秒的計算時間，而IAU只需要十幾秒。當模型規(guī)模進一步擴大時，這種差異將變得更加顯著。

更重要的是，IAU的計算過程主要涉及標準的梯度計算操作，這些操作可以很好地利用現(xiàn)代GPU的并行計算能力。而Hessian矩陣的計算和求逆往往需要更多的內(nèi)存帶寬和復(fù)雜的數(shù)值優(yōu)化技術(shù)，在并行化方面存在更多挑戰(zhàn)。

五、廣泛的適用性和魯棒性驗證

研究團隊通過一系列補充實驗證明了IAU方法的廣泛適用性。首先，他們在表格數(shù)據(jù)上驗證了方法的有效性。使用Purchase100數(shù)據(jù)集和三層MLP模型的實驗表明，IAU不僅適用于圖像數(shù)據(jù)，在處理結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)時同樣表現(xiàn)出色。這證明了方法的通用性，不局限于特定的數(shù)據(jù)類型或模型架構(gòu)。

針對更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，研究團隊在CIFAR-100數(shù)據(jù)集上使用VGG19模型進行了實驗。CIFAR-100包含100個類別的圖像，分類難度遠高于CIFAR-10的10個類別。VGG19則是一個具有19層的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)數(shù)量和模型復(fù)雜度都顯著提高。即使在這種更具挑戰(zhàn)性的設(shè)置下，IAU仍然保持了良好的性能平衡。

特別值得關(guān)注的是IAU在處理異常值移除任務(wù)時的表現(xiàn)。異常值通常具有與正常數(shù)據(jù)顯著不同的特征分布，它們對模型的影響往往不成比例地大。傳統(tǒng)的遺忘方法在處理這類數(shù)據(jù)時經(jīng)常遇到困難，要么無法完全移除異常值的影響，要么在移除過程中破壞了模型對正常數(shù)據(jù)的處理能力。IAU方法通過其梯度限制機制，在訓(xùn)練階段就對這類異常影響進行了控制，使得后續(xù)的遺忘操作更加精確和可控。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗，分別驗證了三個核心模塊的作用。實驗結(jié)果顯示，僅使用增量近似模塊時，雖然遺忘效果很好，但模型效用有所下降。加入梯度校正模塊后，模型效用得到了顯著改善，但遺忘效果略有下降。當三個模塊完整結(jié)合時，系統(tǒng)在兩個維度上都取得了最佳的平衡。

超參數(shù)敏感性分析進一步證明了方法的魯棒性。研究團隊測試了梯度限制項的權(quán)重系數(shù)α從0到0.01的不同取值，以及遺忘比例從1%到10%的不同設(shè)置。結(jié)果表明，IAU方法對超參數(shù)變化相對不敏感，在較寬的參數(shù)范圍內(nèi)都能保持穩(wěn)定的性能。這種魯棒性對于實際應(yīng)用非常重要，因為它減少了用戶進行復(fù)雜參數(shù)調(diào)優(yōu)的需求。

六、方法的理論意義和實踐價值

IAU方法的提出不僅解決了一個具體的技術(shù)問題，更重要的是它在理論層面建立了增量學習和機器遺忘之間的橋梁。傳統(tǒng)上，這兩個研究領(lǐng)域被視為相互獨立的問題：增量學習關(guān)注如何讓模型高效地學習新數(shù)據(jù)，而機器遺忘關(guān)注如何讓模型忘記舊數(shù)據(jù)。IAU的核心洞察是，遺忘可以通過特殊形式的增量學習來實現(xiàn)。

這種理論統(tǒng)一具有深遠的意義。它表明，我們可以將機器學習中的許多看似不同的問題歸納到更一般的框架中。增量學習領(lǐng)域經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，已經(jīng)積累了大量成熟的理論和方法。通過建立這種聯(lián)系，機器遺忘研究可以直接借鑒和應(yīng)用這些成果，加速自身的發(fā)展。

從實踐角度來看，IAU方法的優(yōu)勢在于其簡單性和高效性。與需要復(fù)雜數(shù)學推導(dǎo)和數(shù)值優(yōu)化的傳統(tǒng)方法不同，IAU的核心操作就是標準的梯度計算和參數(shù)更新，這些都是深度學習框架中的基礎(chǔ)操作。這意味著IAU可以很容易地集成到現(xiàn)有的機器學習工作流程中，無需額外的專門工具或復(fù)雜的實現(xiàn)。

在隱私保護方面，IAU方法提供了一種實用的解決方案。隨著GDPR等隱私法規(guī)的實施，組織需要能夠響應(yīng)用戶的數(shù)據(jù)刪除請求。傳統(tǒng)的重新訓(xùn)練方法在面對頻繁的刪除請求時成本過高，而IAU提供了一種快速、可靠的替代方案。更重要的是，IAU的遺忘效果可以通過成員推斷攻擊等技術(shù)進行驗證，為隱私保護提供了可信的保障。

在模型安全方面，IAU方法也展現(xiàn)出了價值。當發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含惡意樣本（如數(shù)據(jù)投毒攻擊）時，傳統(tǒng)的應(yīng)對方法通常需要重新收集清潔數(shù)據(jù)并重新訓(xùn)練模型，這個過程既耗時又昂貴。IAU方法使得組織可以快速移除惡意數(shù)據(jù)的影響，及時修復(fù)模型的安全漏洞。

七、技術(shù)細節(jié)和實現(xiàn)考量

IAU方法在技術(shù)實現(xiàn)上的一個重要特點是其對現(xiàn)有深度學習基礎(chǔ)設(shè)施的良好兼容性。整個算法只需要標準的自動微分功能來計算梯度，以及基本的參數(shù)更新操作。這意味著無論是PyTorch、TensorFlow還是其他主流深度學習框架，都可以直接支持IAU的實現(xiàn)，無需額外的底層優(yōu)化或特殊硬件支持。

梯度限制損失函數(shù)的設(shè)計體現(xiàn)了方法的前瞻性思考。傳統(tǒng)的機器遺忘方法通常只關(guān)注遺忘階段的操作，而忽略了訓(xùn)練階段的準備工作。IAU通過在訓(xùn)練損失中添加梯度規(guī)范化項，主動控制了模型參數(shù)對各個樣本的敏感度。這個設(shè)計不僅改善了后續(xù)的遺忘效果，還帶來了一個意外的好處：模型收斂速度的提升。實驗顯示，使用梯度限制損失訓(xùn)練的模型通常需要更少的訓(xùn)練輪數(shù)就能達到相同的性能水平。

在處理批量遺忘請求時，IAU方法展現(xiàn)出了良好的擴展性。當需要同時遺忘多個數(shù)據(jù)點時，算法只需要計算所有目標樣本的梯度總和，然后進行一次參數(shù)更新操作。這種設(shè)計使得批量遺忘的計算成本與單個樣本遺忘基本相同，這對于實際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)的批量刪除請求非常有價值。

值得注意的是，IAU方法的內(nèi)存需求也相對較低。由于避免了Hessian矩陣的存儲和計算，方法的內(nèi)存占用主要來自于梯度計算，這與標準的訓(xùn)練過程基本相同。這使得IAU可以應(yīng)用于資源受限的環(huán)境，或者處理內(nèi)存需求較大的大型模型。

八、局限性和未來發(fā)展方向

盡管IAU方法在多個方面表現(xiàn)出色，但研究團隊也誠實地指出了其局限性。首先，作為一種近似方法，IAU無法達到重新訓(xùn)練的完美效果。雖然在大多數(shù)情況下這種差異很小且可接受，但在某些對精確性要求極高的應(yīng)用場景中，這可能成為一個考量因素。

其次，IAU方法的理論分析主要基于凸優(yōu)化和一階泰勒展開的假設(shè)。雖然實驗結(jié)果表明這些假設(shè)在實踐中是合理的，但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度非凸性質(zhì)意味著理論保證與實際表現(xiàn)之間可能存在差距。未來的研究需要進一步加強理論分析的嚴謹性。

在方法的通用性方面，當前的IAU主要針對監(jiān)督學習任務(wù)進行了驗證。對于無監(jiān)督學習、強化學習或其他機器學習范式，方法的適用性還需要進一步探索。特別是在強化學習中，樣本之間的時序依賴關(guān)系可能會對基于梯度的遺忘方法提出額外挑戰(zhàn)。

研究團隊指出了幾個有前景的未來研究方向。首先是將IAU的思想擴展到更先進的增量學習方法中。當前的實現(xiàn)主要使用了基礎(chǔ)的梯度下降，而現(xiàn)代增量學習領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)展出了許多更sophisticated的技術(shù)，如彈性權(quán)重整合、記憶回放等。將這些技術(shù)與IAU框架結(jié)合可能帶來進一步的性能提升。

另一個重要方向是在聯(lián)邦學習環(huán)境中的應(yīng)用。聯(lián)邦學習中的遺忘問題更加復(fù)雜，因為數(shù)據(jù)分布在多個客戶端上，而IAU的分布式實現(xiàn)可能為這個挑戰(zhàn)提供新的解決思路。

此外，自適應(yīng)超參數(shù)選擇也是一個值得探索的方向。雖然IAU對超參數(shù)相對不敏感，但不同的數(shù)據(jù)集和模型可能仍然存在最優(yōu)參數(shù)設(shè)置。開發(fā)自動化的超參數(shù)選擇機制可以進一步提升方法的實用性。

說到底，這項研究最令人興奮的地方在于它改變了我們思考機器學習問題的方式。通過從認知科學中汲取靈感，研究團隊不僅解決了一個具體的技術(shù)難題，更重要的是展示了跨學科思維在科學研究中的巨大價值。當我們面對看似復(fù)雜的技術(shù)問題時，答案可能就隱藏在其他領(lǐng)域的基礎(chǔ)原理中。

IAU方法的成功證明了，有時候解決問題的最好方法不是直接攻擊問題本身，而是重新審視問題的本質(zhì)。通過將"遺忘"重新定義為"反向記憶"，研究團隊巧妙地將一個困難的問題轉(zhuǎn)化為一個相對簡單的問題。這種思維方式不僅在技術(shù)研究中具有價值，在我們的日常生活和工作中同樣適用。

對于普通讀者來說，這項研究的意義遠不止于技術(shù)本身。它提醒我們，在人工智能越來越深入我們生活的今天，我們不僅需要關(guān)注AI能做什么，也需要關(guān)注AI不應(yīng)該記住什么。隱私保護、數(shù)據(jù)安全、模型公平性等問題將在未來變得越來越重要，而像IAU這樣的技術(shù)為解決這些問題提供了有力工具。

有興趣深入了解技術(shù)細節(jié)的讀者可以通過arXiv平臺訪問完整論文（https://arxiv.org/abs/2507.23257），研究團隊還在GitHub上開源了相關(guān)代碼（https://github.com/Lolo1222/IAU），為進一步的研究和應(yīng)用提供了便利。

Q&A

Q1：IAU機器遺忘方法與傳統(tǒng)重新訓(xùn)練相比有什么優(yōu)勢？

A：IAU最大的優(yōu)勢是效率。傳統(tǒng)重新訓(xùn)練需要從頭開始訓(xùn)練整個模型，耗時數(shù)小時甚至數(shù)天，而IAU只需要幾秒到幾分鐘就能完成遺忘操作。同時，IAU避免了復(fù)雜的矩陣計算，大大降低了計算成本和內(nèi)存需求，特別適合需要頻繁處理數(shù)據(jù)刪除請求的場景。

Q2：IAU方法是如何確保真正"忘記"數(shù)據(jù)而不是假裝忘記的？

A：研究團隊使用了成員推斷攻擊來驗證遺忘效果。這種攻擊試圖判斷某個數(shù)據(jù)是否被用于訓(xùn)練模型。如果IAU真正忘記了目標數(shù)據(jù)，那么攻擊成功率應(yīng)該與重新訓(xùn)練的模型相似。實驗結(jié)果顯示，IAU處理后的模型確實表現(xiàn)出了與重新訓(xùn)練模型相似的攻擊抵抗能力，證明遺忘是真實有效的。

Q3：普通用戶或小公司能否使用IAU技術(shù)來保護數(shù)據(jù)隱私？

A：可以的。IAU方法的一個重要優(yōu)勢是實現(xiàn)簡單，只需要標準的深度學習框架就能運行，不需要特殊硬件或復(fù)雜工具。研究團隊已經(jīng)在GitHub開源了代碼，任何有基礎(chǔ)機器學習知識的開發(fā)者都可以集成到自己的系統(tǒng)中。這為中小企業(yè)合規(guī)處理用戶數(shù)據(jù)刪除請求提供了實用的技術(shù)方案。