ConceptGuard: Benchmarking Context-Sensitive Unlearning in Large Language Models
作者: Sahil Kale, Ian Harris
分类: cs.CL
发布日期: 2026-08-20
备注: Submitted to NeurIPS E&D Track 2026; 17 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出ConceptGuard以解决大语言模型的上下文敏感性遗忘问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 上下文敏感性 遗忘机制 双重用途概念 安全性评估
📋 核心要点
- 现有方法在评估大语言模型的遗忘能力时，未能有效区分有害和良性知识的上下文。
- 论文提出了ConceptGuard基准，通过双重用途概念来评估遗忘技术，确保在消除有害应用的同时保留有益知识。
- 实验结果表明，当前遗忘技术在上下文敏感性和概念控制方面表现不佳，揭示了改进的必要性。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）越来越需要选择性地移除有害或敏感知识，即遗忘。然而，现有方法和基准未能全面评估这一能力。当前方法依赖于独立事实组成的遗忘和保留集合，且通过简单的事实回忆来衡量成功。这种框架未能捕捉到遗忘的关键要求，即在消除有害行为的同时保留良性和有益知识。我们提出有效的遗忘必须在概念层面上操作，确保完全移除不安全的应用，同时保持其正确和有用的使用。为此，我们引入了双重用途概念，并构建了ConceptGuard基准，明确使遗忘和保留集合在概念使用上互补。我们的基准独特地使得遗忘可以在概念层面上进行探索和评估，评估是意图敏感的，旨在最大化上下文分离以促进更安全的行为。实验结果显示，当前遗忘技术在这一设置下表现不佳，揭示了遗忘效用的权衡和概念控制的一致性差。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是现有遗忘方法无法有效评估大语言模型在有害和良性知识上下文中的表现，导致无法实现真正的概念层面遗忘。
核心思路：论文的核心思路是引入双重用途概念，确保在消除有害知识的同时保留有益知识，从而实现概念上有意义的遗忘。
技术框架：整体架构包括定义遗忘和保留集合的双重用途概念，设计意图敏感的评估机制，确保上下文分离。主要模块包括数据集构建、评估指标设计和实验验证。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了双重用途概念，使得遗忘评估不再局限于简单的事实回忆，而是关注概念层面的上下文敏感性。
关键设计：关键设计包括明确的遗忘和保留集合的构建、意图敏感的评估指标，以及在实验中使用的ROUGE和概念级别的性能度量。实验中还考虑了遗忘效用的权衡和上下文敏感性的提升。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，当前遗忘技术在ConceptGuard基准下表现不佳，尤其是在上下文敏感性和概念控制方面，ROUGE和概念级别指标的性能均较弱，揭示了遗忘效用的权衡和改进的必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括安全的人工智能系统、内容过滤和个性化推荐等。通过有效的遗忘机制，可以在保护用户隐私和安全的同时，提升模型的实用性和可靠性。未来，该方法可能对大语言模型的安全性和可控性产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) increasingly require selective removal of harmful or sensitive knowledge, called unlearning, yet existing methods and benchmarks fail to evaluate this capability completely. Current approaches rely on disjoint forget and retain sets composed of independent facts, and measure success using simple and direct factual recall. This framing fails to capture a key requirement of unlearning, namely the ability to eliminate harmful behaviors while preserving benign and beneficial knowledge. We argue that effective unlearning must operate at the level of concepts, ensuring complete removal of unsafe applications while maintaining their correct and useful usage, thereby achieving conceptually meaningful and complete unlearning. To better evaluate unlearning techniques from such a practical viewpoint, we introduce the notion of dual-use concepts: concepts that can be used in both harmful and benign contexts. Building on these concepts, we construct a benchmark called ConceptGuard where forget and retain sets are explicitly complementary in concept usage. Our benchmark uniquely enables unlearning to be explored and gauged at the level of concepts, instead of sparse facts, and evaluation is intent-sensitive with the goal of maximizing contextual separation to promote safer behavior. We demonstrate that current unlearning techniques perform poorly under this setting, showing weak contextual separation alongside poor performance in ROUGE and concept-level metrics. Our results reveal strong forgetting-utility trade-offs, limited gains in contextual sensitivity, and poor consistency in concept-level control across methods, and provide ideas for unlearning approaches that better align with real-world safety requirements. Our dataset is publicly available.