联邦学习在某些情况下有可能减少算法偏差，但其有效性在很大程度上取决于具体实施。在联邦学习中，模型通过使用本地数据的分散式设备或服务器进行训练，这些数据保留在原始设备上。与集中式训练相比，这种方法可以通过整合来自更广泛的用户和环境的输入来提高数据多样性。 例如，通过联邦学习训练的医疗保健模型可以汇总来自不同地区的医院的见解，从而减少因过度代表城市人口而造成的偏差。 然而，这种益处并不能得到保证——如果参与的设备本身具有倾斜的数据（例如，仅服务于特定人群），则模型可能仍然会继承这些偏差。
一个关键优势是，联邦学习可以包括代表性不足的群体，这些群体的数据可能原本会被排除在集中式数据集之外。 例如，通过联邦学习训练的语音识别系统可以整合传统数据集中很少包含的来自农村地区的口音或方言。 这种多样性有助于模型更好地泛化，并减少各群体之间的性能差距。 此外，联邦学习的隐私保护特性鼓励因隐私问题而可能避免共享数据的用户参与，从而进一步扩大数据集。 但是，开发人员必须确保聚合方法（例如，模型更新的加权平均）不会无意中优先考虑较大或噪声较多的数据集，这可能会重新引入偏差。
为了最大限度地减少偏差，开发人员需要实施保障措施。 例如，在训练期间监控跨用户群体的准确性差异等指标可以帮助识别挥之不去的偏差。 诸如公平感知聚合之类的技术（根据人口统计学奇偶性调整客户端更新的加权方式）也可以提供帮助。 一个实际的例子是调整权重，以确保来自少数群体（例如，非母语人士）的更新在模型聚合期间具有成比例的影响。 如果没有这些措施，仅靠联邦学习无法解决偏差；它需要深思熟虑的设计选择、广泛的参与和持续的评估，才能有效地解决算法公平性问题。