Google Research、機械アンラーニング監査の新手法を発表
Google Researchは2026年6月10日(現地時間)、機械学習モデルのアンラーニングを監査するための新たなフレームワーク「Regularized f-Divergence Kernel Tests」を発表した。この手法は、AIシステムが特定の訓練データを「忘却」したことを統計的に確実にするためのもので、モデルの内部構造や元の訓練データにアクセスできない監査者でも、モデルのクエリ結果からアンラーニングの成否を検証できるように設計されている。既存の二標本検定が抱える課題を克服し、より高感度で柔軟かつ正確な監査を可能にするという。