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本文深入探讨了机器遗忘（MU）的概念，分析了数据删除、扰动和模型更新等技术，以及在NLP、计算机视觉和推荐系统中的应用。同时，指出了MU面临的挑战，如攻击复杂性、标准化问题和资源限制，并强调了遗忘技术对于保障隐私、安全和公平以及提升AI可信度的重要性。
本文是机器遗忘的系列文章，针对《Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey and Taxonomy》的翻译。
探索机器遗忘的足迹：综合调研与分类
摘要
由于需要删除或修改由机器学习（ML）模型做出的预测，机器遗忘（MU）正获得越来越多的关注。虽然训练模型变得更加高效和准确，但在隐私、安全和公平等领域，忘记先前学习的信息的重要性变得越来越重要。本文对MU进行了全面的综述，涵盖了当前最先进的技术和方法，包括数据删除、扰动和模型更新。此外，还介绍了常用的度量和数据集。该论文还强调了需要解决的挑战，包括攻击复杂性、标准化、可转移性、可解释性、训练数据和资源限制。本文的贡献包括对MU的潜在利益及其未来方向的讨论。此外，该论文强调，研究人员和从业者需要继续探索和完善遗忘技术，以确保ML模型能够适应不断变化的环境，同时保持用户信任。在使人工智能（AI）更加可信和透明方面，尤其是随着人工智能在涉及大量个人用户数据的各个领域中的重要性日益增加，遗忘的重要性进一步凸显。
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