れた画像が，既存の著作物の表現上の本質的な特徴深層学習の発展によりあらゆるタスクの性能がを捉えている場合，それは著作権の侵害と見なされ向上した一方で，特定のデータを忘れる技術の開る可能性がある[3]。これらの情勢を踏まえ，プラ発も求められるようになってきている。Machineイバシーや著作権保護の観点から，機械学習モデUnlearningとは訓練された機械学習モデルから，一ルが以前に学習した情報を忘れる，すなわち「デー部のデータに関する影響を取り除く技術である。本タ忘却技術」の開発がより重要視されてきている。研究では，タスクベクトルと呼ばれるモデル編集手MachineUnlearningとは訓練された機械学習モデル法に着目し，Transforemrモデルの重みを一律ではなから，一部のデータに関する影響を取り除く技術でく個々のAttentionブロック，ないしはレイヤーごある。[4]学習モデルが有害なテキストを出力するとに調節する手法を提案した。具体的には，翻訳タことを抑えるDetoxify[5][6]や，モデルに内在するスクと対話システムタスクでのUnlearningを試み，ジェンダーバイアスなどを除去するDeBias[7][8]は，MachineUnlearningにおける評価基準の観点から，MachineUnlearningにおけるタスクの一部である。テストデータおよび忘却データを対象とした分析を[9]では，事前学習済みモデル同士の重みを算術行った。演算することで，その振る舞いを変更する「タスクベクトル」というアプローチを提案している。タス

クベクトルは，あるタスクでファインチューニング近年，深層学習の発展により，機械学習と人工されたモデルの重みから事前学習済みモデルのパラ知能の分野は目覚ましい進化を遂げている。特にメータの重みを引くことで得られ，加算や減算など2017年に登場したTransformer[1]は，機械翻訳やその算術演算を通じてターゲットタスクに関するモの他の自然言語処理タスクだけでなく，画像処理やデルの編集が可能とされている。本研究ではタス音声処理分野においても顕著な改善をもたらしていクベクトルにおける，negation(否定)に焦点を当てる。しかし，この飛躍的な進歩と並行して，様々なる。否定を表現するタスクベクトルは通常のタスク潜在的問題も明らかになってきている。基本的に，ベクトルにマイナス符号をつけることで得られ，機械学習モデルは，主にインターネットから収集しこれを編集対象のモデルに指定した割合だけ加算た，大規模なデータセットを利用して学習を行う。することで，Unlearning操作を実現できる。原著論この過程において，学習者の意図しないところで文では加算割合λはハイパーパラメータとなってユーザーのプライバシーや著作権を侵害するリスクおり，また，全ての重みに対して一律に適用していが生じる可能性がある。実際，2021年には，韓国製る。TransformerはAttentionブロックを複数積み重のチャットシステムが顧客の住所や銀行口座番号をねた構造をしており，個々のブロック，ないしはレ意図せずに生成したことで，個人情報保護違反で起イヤーが保有している忘却対象データの情報は異な訴された事例が存在する。[2]また，StableDiffusionる可能性がある。本稿では，個々のAttentionブロッのような画像生成AIと著作権との問題は非常に根クとレイヤーについてハイパーパラメータλを調節深い。これは，AIが生成する画像が既存の著作物する手法を提案し，汎化性能の維持とUnlearning性から派生しているか，それとも独自の創造物である能の2つの観点から比較を行った。―1692―.