机器遗忘的可验证性：删了没法证——模型级遗忘无法验证，甚至能伪造「证明」
一句话摘要：跑完遗忘算法、声称某条数据「忘了」，但在单个训练好的模型级别，这件事没法被验证——Thudi 等（USENIX Security 2022）给出伪造（forging）构造：同一组模型参数可以由另一个数据集 / 另一条梯度序列训出，于是模型方能拿一份「我遗忘了」的假证明充数，而实际上那条记录还留着。配套地，TOFU（Maini 等，COLM 2024）把「遗忘质量」做成可测基准，发现没有现成方法能在「遗忘质量 vs 效用」间真正过关。结论先行：遗忘要审计算法 / 过程，不能只盯最终权重；「删了」必须可证，否则是合规假象。