Machine Unlearning, ou Dezaprendizado de Máquina, trata-se de um processo no qual são removidas intencionalmente certas informações ou modificados padrões de conhecimento de um modelo de inteligência artificial (IA) treinado. É conhecido como uma espécie de “amnésia seletiva”, mas com propósito.
De modo geral, a ideia por trás do termo é livrar-se de conteúdos ultrapassados para readequar o aprendizado de máquina ao contexto presente. Caso contrário, há o risco, por exemplo, da ferramenta acabar datada, de reproduzir vieses, de induzir o usuário a erros e, portanto, de ter um desempenho abaixo do seu potencial.
Mas por que as máquinas deveriam esquecer ou desaprender? Um dos motivos é evitar violações à privacidade dos dados dos usuários e a comercialização dessas informações inadequadas. Ainda de acordo com especialistas na área da Ciência da Computação, alguns dos benefícios do “desaprendizado de máquina” para as ferramentas de IA são:
– Evitar vieses;
– Tomar decisões mais adaptadas ao contexto atual;
– Melhorar a performance;
– Manter o sistema relevante ao longo do tempo.