Hierarchisches Dual-Strategie-Unlearning schützt medizinische KI vor Datenschutzverletzungen
Neues Forschungsergebnis aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) gezielt ihr Wissen über sensible Patientendaten zurückgeben können, ohne dabei die grundlegenden medizinischen Fähigkeiten zu verlieren. Durch einen innovativen Ansatz, der geometrisch begrenzte Gradientenupdates mit tokenbasierten Konzeptinterventionen kombiniert, lässt sich das Modell auf einer vierstufigen medizinischen Konzepthierarchie selektiv „auslernen“.
