Google Research、機械学習のアンラーニングを監査する新たな枠組みを発表

Google Researchは、機械学習のアンラーニングを監査する新たな枠組み「Regularized f-Divergence Kernel Tests」を発表した。AISTATS 2026で発表された手法で、アンラーニング後のモデルが再学習モデルと元のモデルのどちらに分布的に近いかを判定する。理論上、サンプル数にかかわらず偽陽性を抑えられ、データ数の増加とともに偽陰性のリスクはゼロに収束するとされる。