所謂的「遺忘」技術，是用於使生成式人工智慧模型忘記從訓練資料中獲取的特定和不需要的資訊，例如敏感的個資或受版權保護的材料。
但目前的遺忘技術是一把雙面刃：它們可能會使OpenAI的GPT-4o或Meta的Llama 3.1 405B等模型，回答基本問題的能力大幅降低。
這是根據華盛頓大學(UW)、普林斯頓大學、芝加哥大學、南加大和Google的研究人員，共同撰寫的一份新研究所得出的結論。該研究發現當今最流行的遺忘技術往往會降低模型的性能，甚至會達到根本不能用的地步。
研究作者之一，UW博士生Weijia Shi說：「我們的評估表明，目前可行的遺忘方法尚未準備好，可在現實世界場景中進行有意義的使用或部署。目前，還沒有有效的方法可以使模型忘記特定數據，而又不會造成很大的效用損失。」
