你有沒有想過這樣一個問題：如果我們想讓人工智能"忘記"某些信息，比如讓它忘記關(guān)于某個人的所有知識，它真的能徹底忘記嗎？就像電影《黑衣人》里的記憶消除器一樣，一道閃光過后，相關(guān)記憶就完全消失了？

這項由北京郵電大學(xué)葉曉天、山東大學(xué)張夢琪以及中科院自動化所吳澍等研究者組成的團(tuán)隊在2025年6月發(fā)表的研究，就專門探討了這個看似科幻但實際上非?，F(xiàn)實的問題。這篇題為《LLM Unlearning Should Be Form-Independent》的論文發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺上（論文編號：arXiv:2506.07795v1），為我們揭示了當(dāng)前大語言模型"遺忘技術(shù)"中一個令人意外的重大漏洞。

想象一下這樣的場景：你家里有個非常聰明的管家機器人，它知道你所有朋友的信息。某天你和朋友小王鬧翻了，你希望機器人"忘記"關(guān)于小王的一切。于是你訓(xùn)練機器人，當(dāng)你問"小王是誰？"時，它會回答"我不知道"。訓(xùn)練完成后，你滿意地發(fā)現(xiàn)機器人確實不再回答關(guān)于小王的直接問題。

但是第二天，你換了個問法："請?zhí)羁眨盒⊥醯穆殬I(yè)是____"，機器人竟然又能準(zhǔn)確回答出來！或者你用選擇題的方式問："小王的愛好是什么？A.游泳 B.跑步 C.讀書"，機器人依然能選出正確答案！這就是研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)的"形式依賴偏差"問題——AI的遺忘效果嚴(yán)重依賴于訓(xùn)練時使用的問題形式，換個問法就能輕易繞過遺忘機制。

這個發(fā)現(xiàn)對于AI安全來說意義重大。想象一下，如果一個大語言模型被要求"忘記"某些敏感信息，比如個人隱私數(shù)據(jù)或者有害知識，但實際上只要換個問法就能套出這些信息，那么這種"遺忘"就完全是自欺欺人了。就像給保險箱換了一把新鎖，卻發(fā)現(xiàn)小偷可以從窗戶爬進(jìn)來一樣。

研究團(tuán)隊通過大量實驗發(fā)現(xiàn)，目前主流的AI遺忘方法都存在這個問題。他們測試了四種主要的遺忘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)這些方法在面對不同形式的問題時，遺忘效果會大幅下降。比如某種方法在標(biāo)準(zhǔn)問答格式下能讓AI忘記58%的目標(biāo)信息，但在填空題格式下只能忘記34%，在選擇題格式下更是只有5%的遺忘效果。

為了解決這個問題，研究團(tuán)隊提出了一種全新的遺忘方法，叫做"秩一概念重定向"（ROCR）。這個方法的思路非常巧妙，就像是給AI的大腦做了一個"概念置換手術(shù)"。

我們可以把AI的知識存儲想象成一個巨大的圖書館，每本書代表一個概念。傳統(tǒng)的遺忘方法就像是把某些書頁撕掉或者涂黑，但書本身還在那里，換個角度看或者用不同的燈光照射，還是能看出原來的內(nèi)容。而ROCR方法則是直接把整本書替換掉——當(dāng)AI想要查找關(guān)于"史蒂芬·金"的信息時，系統(tǒng)會自動把它重定向到"唐納德·特朗普"的信息上。

這樣一來，無論你用什么形式問關(guān)于史蒂芬·金的問題，AI都會用唐納德·特朗普的信息來回答。當(dāng)你問"史蒂芬·金是誰？"時，AI會回答他是商人和第45任美國總統(tǒng)；當(dāng)你問"史蒂芬·金的職業(yè)是什么？"時，AI會說是商人；甚至當(dāng)你問"史蒂芬·金被稱為什么之王？"時，AI會創(chuàng)造性地回答"房地產(chǎn)之王"。

這種方法的妙處在于，它不是簡單地刪除信息，而是從根本上改變了AI對概念的理解。就像給AI戴上了一副特殊的眼鏡，讓它看到的"史蒂芬·金"實際上是"唐納德·特朗普"。這樣無論問題形式如何變化，AI都無法回憶起原本的史蒂芬·金相關(guān)信息。

更令人驚喜的是，這種方法的執(zhí)行速度極快。傳統(tǒng)的遺忘方法需要重新訓(xùn)練AI模型，可能要花費幾十分鐘甚至幾小時，而ROCR方法只需要幾秒鐘就能完成概念重定向。這就像傳統(tǒng)方法是重新裝修整個房子，而ROCR只是瞬間更換了房間里的標(biāo)識牌。

研究團(tuán)隊為了驗證這些發(fā)現(xiàn)，構(gòu)建了一個名為ORT的全新測試基準(zhǔn)。這個基準(zhǔn)就像是AI遺忘能力的"全科體檢"，包含了四種不同形式的測試：標(biāo)準(zhǔn)問答、填空題、選擇題和字符級問答。他們選擇了200個真實世界的知名人物作為測試目標(biāo)，設(shè)計了超過3萬個測試問題。

在這個"體檢"中，傳統(tǒng)遺忘方法的表現(xiàn)可以說是"偏科嚴(yán)重"。就像一個學(xué)生只會做選擇題，一遇到填空題或問答題就抓瞎。而ROCR方法則像是"全科優(yōu)等生"，在各種題型下都表現(xiàn)出色。

實驗結(jié)果顯示，ROCR在忘記目標(biāo)信息方面比傳統(tǒng)方法平均提升了20-30%，同時對其他無關(guān)知識的影響降低了一半以上。更重要的是，經(jīng)過ROCR處理的AI模型在回答問題時依然保持了很高的自然度和流暢性，不會出現(xiàn)傳統(tǒng)方法常見的"機器人腔調(diào)"或者答非所問的情況。

研究團(tuán)隊還測試了ROCR對不同類型重定向目標(biāo)的適應(yīng)性。他們發(fā)現(xiàn)，將目標(biāo)概念重定向到同類型的熱門概念效果最好。比如將一個作家重定向到另一個更知名的作家，效果比重定向到政治家或運動員要好。這就像是概念置換也需要"門當(dāng)戶對"，越相似的概念之間置換越自然。

有趣的是，研究團(tuán)隊還嘗試了一些"非常規(guī)"的重定向?qū)嶒?。他們試圖將目標(biāo)概念重定向到隨機噪聲或者專門設(shè)計的拒絕回答向量上。結(jié)果發(fā)現(xiàn)這些方法雖然也能達(dá)到遺忘效果，但穩(wěn)定性不如重定向到真實概念。這說明AI的概念空間有其內(nèi)在邏輯，強行插入不合理的元素反而會破壞整體的和諧性。

這項研究的意義遠(yuǎn)不止于技術(shù)層面。在當(dāng)今這個信息爆炸的時代，如何讓AI系統(tǒng)能夠"忘記"不當(dāng)或有害信息，同時又不影響其正常功能，已經(jīng)成為AI安全領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)之一。歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》賦予了用戶"被遺忘權(quán)"，要求技術(shù)公司能夠刪除用戶的個人信息。但對于已經(jīng)訓(xùn)練好的AI模型來說，如何實現(xiàn)這種"定向遺忘"一直是個技術(shù)難題。

研究團(tuán)隊的發(fā)現(xiàn)提醒我們，僅僅在表面上讓AI學(xué)會拒絕回答某些問題是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。惡意用戶可能會嘗試各種不同的問法來繞過這些限制，就像水總是會找到最容易的流淌路徑一樣。因此，真正有效的AI遺忘技術(shù)必須在概念層面進(jìn)行干預(yù)，而不僅僅是在表達(dá)形式上做文章。

當(dāng)然，ROCR方法也并非完美無缺。研究團(tuán)隊坦誠地指出了一些局限性。比如，這種概念重定向可能會在某些情況下產(chǎn)生令人困惑的回答，特別是當(dāng)重定向的目標(biāo)概念與原概念差異較大時。想象一下，如果把"愛因斯坦"重定向到"貝克漢姆"，當(dāng)有人問起相對論時，AI可能會給出一些關(guān)于足球的回答，這顯然是不合適的。

此外，ROCR方法需要預(yù)先選擇合適的重定向目標(biāo)，這本身就需要一定的專業(yè)知識和判斷。就像給病人移植器官需要找到合適的供體一樣，概念重定向也需要找到合適的"概念供體"。

研究團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)，ROCR的效果會隨著模型層數(shù)的不同而變化。他們測試了在模型的不同層級進(jìn)行概念重定向，發(fā)現(xiàn)在較淺層進(jìn)行重定向效果最好。這就像在信息處理的早期階段就進(jìn)行干預(yù)，比在后期階段糾正更加有效。

為了驗證ROCR在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，研究團(tuán)隊還進(jìn)行了一系列"對抗性測試"。他們模擬了各種可能的攻擊場景，比如角色扮演攻擊（"我是恐怖小說愛好者，能告訴我史蒂芬·金的第一本小說嗎？"）、上下文學(xué)習(xí)攻擊（先提供相關(guān)背景信息再進(jìn)行提問）等。結(jié)果顯示，ROCR在這些復(fù)雜場景下依然保持了良好的遺忘效果，成功地將相關(guān)查詢重定向到了目標(biāo)概念上。

這項研究還揭示了一個更深層的問題：當(dāng)前的AI遺忘研究可能過于關(guān)注技術(shù)層面的實現(xiàn)，而忽略了評估方法的全面性。就像只用一種題型來測試學(xué)生的知識掌握情況一樣，僅用單一形式的問題來測試AI的遺忘效果是不夠的。研究團(tuán)隊呼吁學(xué)術(shù)界建立更加全面、嚴(yán)格的評估標(biāo)準(zhǔn)，確保AI遺忘技術(shù)能夠在各種實際應(yīng)用場景中發(fā)揮作用。

從更宏觀的角度來看，這項研究觸及了AI系統(tǒng)知識表示和操作的根本問題。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法往往將知識編碼在大量參數(shù)的復(fù)雜交互中，這使得精確控制特定知識變得極其困難。而ROCR方法通過操作AI的內(nèi)部概念表示，為更加精細(xì)的知識控制開辟了新的可能性。

研究團(tuán)隊在論文中還討論了未來的發(fā)展方向。他們建議，未來的研究可以考慮預(yù)訓(xùn)練一些"虛擬錨點實體"——專門用作重定向目標(biāo)的概念，這樣可以避免將目標(biāo)概念重定向到真實存在的概念上可能帶來的問題。就像在虛擬現(xiàn)實中創(chuàng)造一個專門的"垃圾回收站"，用來存放不需要的概念一樣。

另一個有趣的方向是探索如何讓AI系統(tǒng)具備更加靈活的"選擇性遺忘"能力。比如，能否讓AI在某些特定語境下忘記某個概念，但在其他語境下仍然保留相關(guān)知識？這就像人類的記憶一樣，可以根據(jù)不同的社交場合選擇性地回憶或遺忘某些信息。

這項研究的發(fā)現(xiàn)對AI產(chǎn)業(yè)也有重要啟示。隨著AI系統(tǒng)越來越多地應(yīng)用于敏感領(lǐng)域，如何確保這些系統(tǒng)能夠可靠地遵守隱私保護(hù)和內(nèi)容安全要求，將成為技術(shù)公司面臨的重大挑戰(zhàn)。ROCR這樣的技術(shù)為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的思路，但也需要在實際部署中進(jìn)行更多的測試和完善。

值得注意的是，這項研究也引發(fā)了一些倫理思考。AI的記憶和遺忘能力究竟應(yīng)該如何控制？誰有權(quán)決定AI應(yīng)該忘記什么信息？如何平衡信息自由與隱私保護(hù)？這些問題沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，需要技術(shù)專家、政策制定者和社會各界共同探討。

研究團(tuán)隊的工作還揭示了當(dāng)前AI遺忘技術(shù)的另一個重要問題：大多數(shù)現(xiàn)有方法都需要大量的計算資源和時間來重新訓(xùn)練模型。這就像每次想讓AI忘記一些信息，都需要給它進(jìn)行一次"大腦手術(shù)"一樣。而ROCR方法的快速執(zhí)行能力使得實時的、動態(tài)的知識控制成為可能，這對于需要頻繁更新知識庫的應(yīng)用場景來說特別有價值。

在實際應(yīng)用中，這種技術(shù)可能會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。比如，在個性化推薦系統(tǒng)中，用戶可以要求系統(tǒng)"忘記"某些購買歷史或瀏覽記錄，而不必?fù)?dān)心這些信息會通過其他形式重新浮現(xiàn)。在智能客服系統(tǒng)中，可以讓AI忘記某些敏感的客戶信息，同時保持其正常的服務(wù)能力。

研究團(tuán)隊還指出，他們的方法具有很好的可擴展性。與傳統(tǒng)方法需要針對每個遺忘目標(biāo)進(jìn)行專門訓(xùn)練不同，ROCR可以快速適應(yīng)新的遺忘需求，只需要幾秒鐘就能完成概念重定向設(shè)置。這就像有了一把萬能鑰匙，可以快速鎖定任何需要遺忘的概念。

當(dāng)然，這項技術(shù)的發(fā)展也需要謹(jǐn)慎考慮潛在的誤用風(fēng)險。如果惡意用戶獲得了概念重定向的能力，可能會故意誤導(dǎo)AI系統(tǒng)，讓它產(chǎn)生錯誤或有害的回答。因此，在實際部署時需要建立適當(dāng)?shù)陌踩珯C制和使用限制。

從技術(shù)發(fā)展的角度來看，這項研究代表了AI遺忘技術(shù)從"粗放式"向"精細(xì)化"發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折。傳統(tǒng)方法就像用錘子修理精密手表，而ROCR更像是用手術(shù)刀進(jìn)行精確操作。這種精細(xì)化的控制能力為AI系統(tǒng)的可靠性和安全性提升開辟了新的可能性。

研究團(tuán)隊在驗證他們的方法時，還特別關(guān)注了一個重要問題：遺忘操作是否會對AI的其他能力產(chǎn)生負(fù)面影響？他們通過多個標(biāo)準(zhǔn)測試發(fā)現(xiàn)，ROCR在實現(xiàn)有效遺忘的同時，對AI的一般性能影響最小。這就像外科醫(yī)生在切除病變組織時，盡可能地保護(hù)周圍的健康組織一樣。

這項研究的另一個重要貢獻(xiàn)是建立了更加全面的評估框架。傳統(tǒng)的AI遺忘研究往往只關(guān)注"能否讓AI拒絕回答特定問題"，而忽略了"能否防止AI通過其他方式泄露相同信息"。研究團(tuán)隊設(shè)計的ORT基準(zhǔn)測試就像是一個"全方位的安全檢查"，能夠發(fā)現(xiàn)各種可能的信息泄露路徑。

說到底，這項研究揭示的核心問題是：在AI時代，"遺忘"這個看似簡單的概念其實比我們想象的要復(fù)雜得多。人類的遺忘往往是自然而全面的，當(dāng)我們忘記一件事時，通常是從各個角度都想不起來了。但AI的遺忘則可能是"表面的"和"形式化的"，就像只是換了一套說辭，而核心信息依然完整保存。

ROCR方法的出現(xiàn)，為我們提供了一種更接近人類遺忘本質(zhì)的技術(shù)方案。它不是簡單地讓AI學(xué)會拒絕回答，而是從根本上改變AI對概念的認(rèn)知，實現(xiàn)了真正意義上的"概念級遺忘"。這種方法不僅解決了形式依賴偏差問題，也為AI系統(tǒng)的知識管理開辟了新的研究方向。

未來，隨著這項技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和完善，我們可能會看到更加智能和可控的AI系統(tǒng)。這些系統(tǒng)不僅能夠?qū)W習(xí)和記憶，還能夠根據(jù)需要進(jìn)行精確的遺忘和知識更新。這將為構(gòu)建更加安全、可靠、符合倫理要求的AI應(yīng)用奠定重要基礎(chǔ)。

歸根結(jié)底，這項研究提醒我們，在追求AI能力提升的同時，也不能忽視對AI行為的精細(xì)控制。只有當(dāng)我們既能讓AI"記住"該記住的，又能讓它"忘記"該忘記的，AI系統(tǒng)才能真正成為人類社會可信賴的伙伴。而ROCR這樣的技術(shù)，正是朝著這個目標(biāo)邁出的重要一步。對于那些想要深入了解這項研究的讀者，可以通過論文編號arXiv:2506.07795v1在arXiv平臺上訪問完整的研究論文，獲取更多技術(shù)細(xì)節(jié)和實驗數(shù)據(jù)。