論文の概要: On the Limitations and Prospects of Machine Unlearning for Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00376v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 08:35:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 21:16:03.036720
• Title: On the Limitations and Prospects of Machine Unlearning for Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIのための機械学習の限界と展望
• Authors: Shiji Zhou, Lianzhe Wang, Jiangnan Ye, Yongliang Wu, Heng Chang,
• Abstract要約: Generative AI(GenAI)は、潜伏変数やその他のデータモダリティから現実的で多様なデータサンプルを合成することを目的としている。 GenAIは自然言語、画像、オーディオ、グラフなど、さまざまな領域で顕著な成果を上げている。 しかし、データプライバシ、セキュリティ、倫理に課題やリスクも生じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.795648142175443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI), which aims to synthesize realistic and diverse data samples from latent variables or other data modalities, has achieved remarkable results in various domains, such as natural language, images, audio, and graphs. However, they also pose challenges and risks to data privacy, security, and ethics. Machine unlearning is the process of removing or weakening the influence of specific data samples or features from a trained model, without affecting its performance on other data or tasks. While machine unlearning has shown significant efficacy in traditional machine learning tasks, it is still unclear if it could help GenAI become safer and aligned with human desire. To this end, this position paper provides an in-depth discussion of the machine unlearning approaches for GenAI. Firstly, we formulate the problem of machine unlearning tasks on GenAI and introduce the background. Subsequently, we systematically examine the limitations of machine unlearning on GenAI models by focusing on the two representative branches: LLMs and image generative (diffusion) models. Finally, we provide our prospects mainly from three aspects: benchmark, evaluation metrics, and utility-unlearning trade-off, and conscientiously advocate for the future development of this field.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)は、潜伏変数や他のデータモダリティから現実的で多様なデータサンプルを合成することを目的としており、自然言語、画像、オーディオ、グラフなど様々な領域で顕著な成果を上げている。 しかし、データプライバシ、セキュリティ、倫理に課題やリスクも生じている。 機械学習とは、特定のデータサンプルや、訓練されたモデルからの影響を除去または弱めるプロセスであり、他のデータやタスクのパフォーマンスに影響を与えることはない。 機械学習は従来の機械学習タスクに大きな効果を示したが、GenAIがより安全になり、人間の欲求に沿うようになるかどうかはまだ不明だ。 この目的のために,本研究では,GenAIの非学習的アプローチについて,詳細な議論を行う。 まず、GenAI上での機械学習タスクの問題を定式化し、その背景を紹介する。 その後、LLMと画像生成(拡散)モデルという2つの代表的な分野に着目し、GenAIモデルにおける機械学習の限界を体系的に検討した。 最後に、ベンチマーク、評価指標、ユーティリティ・アンラーニングのトレードオフの3つの側面から、この分野の今後の発展を熱心に提唱する。

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