本文探讨了大语言模型在数据隐私方面的挑战，指出现有模糊化技术未能有效去除知识。提出的新方法DF-MCQ通过KL散度生成多项选择题，实验表明其拒绝率超过90%。

本文探讨了人工智能系统中的“被遗忘权”（RTBF）概念，提出了一种“为被遗忘而设计”的隐私保护方法，通过在AI模型训练中集成模糊化技术，降低隐私风险并保持模型准确性。这为隐私保护的AI系统开发提供了框架，符合心理学动机遗忘理论和隐私法规。