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Unlaren是一種創新的工具，旨在通過在AI系統中選擇性刪除或抑制特定知識來應對機器學習的挑戰。這個被稱為機器學習的過程對於增強隱私，數據保護和AI安全至關重要。該應用程序著重於修改AI模型以忘記特定信息或行為，確保系統不再展示或保留不需要的知識，同時保留其整體效用和在無關任務上的性能。

Unrearn的關鍵特徵包括其從AI模型中識別和去除有害或敏感信息的能力，這在安全性領域（例如網絡安全和化學合成）中尤其重要。此外，Undrearn支持通過修改模型行為以更好地與人類偏好保持一致的糾正價值一致性和提高科羅率的努力。為了隱私和法律合規性，Unrearn有助於刪除特定的，可識別的數據點，從而確保AI系統通過防止數據重建來遵守GDPR等法規。

該應用程序的功能得到了各種評估指標和方法的支持，包括對對抗性攻擊和重新學習的概括，局部性，效率和魯棒性。這些功能使Unrearn成為管理AI功能並確保在復雜應用中安全的寶貴工具。通過提供一種結構化的方法來進行學習，Unrearn有助於開發更可靠和值得信賴的AI系統。

Unlearn.ai 提供了一種名為「數位雙胞胎」的人工智慧工具，旨在徹底改變臨床研究。該工具為從神經科學到免疫學再到代謝疾病等多個醫學領域的臨床試驗提供幫助。本質上，數位孿生是預測患者未來潛在健康狀況的複雜模型。該工具的工作原理是收集參與者的基線數據，透過經過歷史數據訓練的人工智慧模型運行收集到的數據，並創建「數位孿生」。該工具具有雙重功能，既可以透過提高觀察治療效果的能力而不增加更多患者來增強早期研究，也可以透過縮短入組時間來加快後期研究，因為它們需要更少的患者來實現相同的效果與傳統臨床試驗設計一樣強大。「數位雙胞胎」的另一個特點是它能夠在隨機臨床試驗中為每位患者提供預後評分。這增強了分析的能力，同時遵守美國食品藥物管理局和歐洲藥品管理局的指導。這些患者「雙胞胎」特別用於 TwinRCT，這是具有較小對照組的高功效試驗，提高了患者接受實驗治療的可能性。該工具將為臨床試驗和個人化醫療的提供提供創新且重要的幫助。

網站： unlearn.ai

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