Feb, 2023
被遗忘还是被公平看待：揭示机器遗忘方法的公平影响
To Be Forgotten or To Be Fair: Unveiling Fairness Implications of Machine Unlearning Methods
Dawen Zhang, Shidong Pan, Thong Hoang, Zhenchang Xing, Mark Staples...
TL;DR本文旨在研究 “被遗忘权” 对机器学习中的数据删除的影响，提出机器去学习算法用以更有效地从训练模型中删除特定数据，但该方法会从公平性的角度妥协 AI 伦理，因此我们在三个不同的删除策略下进行了实验，并发现 SISA 方法比 ORTR 和 AmnesiacML 方法更加公平，为解决软件工程的重要研究问题提供了帮助。