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Quando l’IA impara a dimenticare: perché serve il machine unlearning

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Il machine unlearning mira a rimuovere in modo mirato l’influenza di dati specifici dai modelli di IA già addestrati. È una risposta tecnica a esigenze di privacy, sicurezza e governance, con implicazioni rilevanti per conformità normativa, mitigazione dei bias e manutenzione dei sistemi

Pubblicato il 13 nov 2025
Francesco Piccialli

Dipartimento di Matematica e Applicazioni "R. Caccioppoli", Università degli Studi di Napoli Federico II, Fondatore e Direttore Scientifico del laboratorio e gruppo di ricerca M.O.D.A.L. – Mathematical mOdelling and Data AnaLysis

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Il machine unlearning introduce nei sistemi di IA una forma di “amnesia selettiva”, capace di rimuovere in modo verificabile l’influenza di dati specifici dai modelli addestrati, aprendo nuove possibilità di conformità normativa, sicurezza e manutenzione nel ciclo di vita dell’intelligenza artificiale.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

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Francesco Piccialli
Dipartimento di Matematica e Applicazioni "R. Caccioppoli", Università degli Studi di Napoli Federico II, Fondatore e Direttore Scientifico del laboratorio e gruppo di ricerca M.O.D.A.L. – Mathematical mOdelling and Data AnaLysis
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