机器遗忘在 ASR 中是否有效：arXiv 论文评估现有算法与评测工具

一项提交至 ICASSP 2027 的研究评估了现有机器遗忘（MU）算法与评测工具是否适用于自动语音识别（ASR），发现基于梯度上升的算法能在隐私与效用间取得较好权衡，而更复杂的方法会过度遗忘样本、反而更容易被识别为已遗忘。研究指出，基于简单成员推理攻击的标准隐私评估不足以可靠判断遗忘是否成功，且顺序遗忘与同时遗忘的隐私和效用均差于单主体遗忘。