Forgetting Machines: Responsibility by Design in Machine Unlearning

Viktoriia Makovska

要打造從設計之初就能遺忘的模型，需要什麼？


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研究問題

研究動機

這份博士研究計畫將遺忘的意義連結到能夠遺忘的系統工程，探討如何將機器遺忘納入資料流程、檢驗其限制，並使未來的移除具有明確目的與可問責性。

研究方法

視覺導讀

三個相互連結的研究方向

整合
將機器遺忘納入資料準備、模型修復與評估。
探究
探查殘餘影響、語意依存關係與能力損失。
設計
在未來系統中納入可追溯性、來源分離與驗證。

研究議程，並非完成時程。三個部分彼此相互啟發，而非固定順序。第 3–5 節

研究貢獻

研究議程結合統計與機制層面的驗證，以及來源分離、來源追蹤和保留訓練更新等架構選擇。機制可解釋性被提出為一種途徑，用來檢查僅觀察行為可能遺漏的痕跡。

第 3–5 節

原始論文與資源

博士論文研究計畫，UCU 應用科學學院（2025年）。

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引用格式

Makovska, V. (2025). Forgetting Machines: Responsibility by Design in Machine Unlearning [PhD topic proposal]. Ukrainian Catholic University.