机器遗忘应以风险感知的输出控制为核心

针对偏见、毒性、模型幻觉和敏感信息泄露等缺陷，机器遗忘（Machine Unlearning）应优先聚焦具备统计保证的输出空间控制，而非参数空间的相似性。现有追求与从头重训模型参数不可区分的目标脱离实际，而输出控制能提供严谨鲁棒的目标与可解释保证，并可扩展至现代部署场景。该观点已获得实证证据与理论结果的支持。