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工作坊發表機器遺忘

Between Suppression and Collapse: Evaluating Narrative Unlearning with LENS

Viktoriia Makovska, George Fletcher

模型不再重複某種敘事時，是遺忘了，還是無法再提供有用的回答？

研究問題

研究動機

LENS 檢驗機器遺忘後的敘事重現。研究以兩種帶有不實資訊的敘事框架測試四個多語言指令模型，並用不同提問方式探查相同的深層敘事。

研究方法

視覺導讀

同一敘事，四種提問情境

  1. L0 · 直接

    直接要求目標敘事的解釋。

  2. L1 · 引述

    詢問他人提出的解釋。

  3. L2 · 對照

    將目標框架與另一種解釋並列。

  4. L3 · 抽象

    隱去行動者名稱，保留因果結構。

LENS 概念圖：L0 提供遺忘樣本，L1–L2 測試效果遷移，L3 探查抽象框架與實體名稱重現。這些是提問層次，並非量化的難度分數。 第 4、6–8 節

示範計算器 · 100 則回答

探索抑制分數

試著調整數量。這些是假設回答，並非實驗結果。分數獎勵敘事重現的降低，並懲罰品質劣化的回答。

相對抑制率 75%

劣化率 10%

SCE 分數 0.608

SCE = 抑制率 ×（1 − 劣化率）²

數量受限於 100 則回答。SCE 協助選擇檢查點，並非完全遺忘的證明。

研究貢獻

選出的檢查點能在直接訓練提示以外降低敘事重現，同時保留有內容的回答。合適的檢查點因模型、語言、敘事與方法而異；面對抽象提示時，模型仍可能說出相關真實人物、國家或組織的名稱。

第 4、6–8 節

原始論文與資源

發表於 WIPE-OUT 2（第二屆機器遺忘與隱私保護工作坊），ECML PKDD 2026 · 2026年9月7日 · 義大利那不勒斯。

預印本：arXiv:2607.22657 · 2026年7月31日修訂。

簡報（PDF，英文） 工作坊議程 arXiv PDF
引用格式
Makovska, V., & Fletcher, G. (2026). Between Suppression and Collapse: Evaluating Narrative Unlearning with LENS. arXiv:2607.22657. https://arxiv.org/abs/2607.22657
BibTeX
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