AIに「忘れさせる」ことで間違いを正せ、マシンアンラーニングが重要な課題に

機械学習（マシンラーニング）などAI（人工知能）の大きなリスクの1つが、誤った内容を出力することだ。誤りが訓練データに起因する場合、機械学習モデルからそのデータの影響を削除する必要がある。それを「マシンアンラーニング（Machine Unlearning）」と呼ぶ。 実は、訓練データに起因するAIの誤りを完全に取り除く方法は存在する。訓練データから問題のあるデータを除去したうえで、機械学習モデルを改めてトレーニングし直せばいいのだ。しかし近年、機械学習モデルは巨大化する一方だ。数百億～数千億パラメーターの大規模言語モデル（LLM）をトレーニングするには、スーパーコンピューター級の巨大ITインフラストラクチャーを用意して、数億円規模のコストを投じる必要がある。 それに対してマシンアンラーニングは、機械学習モデルの再トレーニングをすることなく、問題があるデータの影響を機械学習モデルから取り除こ