Генеративные модели ИИ демонстрируют поразительные способности во многих сферах деятельности, но их обучение на огромном наборе данных приводит к неизбежному запоминанию нежелательной информации — от приватных данных и авторского контента до опасных знаний. Полное переобучение этих моделей часто является непозволительно дорогим и долгим процессом.

В этом докладе я расскажу о таком перспективном направлении, как машинное разучивание (Machine Unlearning) — попытке научить ИИ «забывать» то, что он знать не должен. Мы разберем основные подходы, пайплайн и метрики оценки, чтобы понять, как эффективно «стирать» данные, не ломая модель.