機械的忘却は、学習済みのAIから特定の情報の影響を取り除いたり、弱めたりするための技術である。学習用ファイルを削除することと、すでにモデル内部に取り込まれた影響を変えることは同じではない。
この記事で扱う研究では、学習曲を一つずつ忘れさせる代わりに、生成された曲を作りにくくなるようモデルを調整する。その前後で学習曲の再構成に関する評価がどう変わるかを調べ、生成曲との関わりを推定する。
日本語の「忘却」は完全な消去を連想させやすいが、具体的な操作や達成条件は手法によって異なる。分析結果を読む際は、何を忘れさせたのか、どの指標で変化を測ったのか、どの範囲で検証されたのかを区別することが重要になる。