联邦学习可以通过在不集中收集数据的情况下实现协作式机器学习，从而减轻数据所有权方面的担忧。在这种方法中，模型在持有本地数据的设备或服务器上进行训练，并且只共享模型更新（例如梯度），而非原始数据。这使得数据在物理和法律上都保持在所有者的控制之下，解决了数据必须集中存储时出现的所有权问题。例如，合作开发医学影像模型的医院可以使用联邦学习，以避免共享敏感的患者记录。然而，虽然联邦学习减少了对集中式数据存储的依赖，但它并不能消除所有权方面的所有挑战，因为仍需要法律协议和技术保障来规范模型更新的使用方式。
联邦学习的一个主要优势在于它能够与 GDPR 等限制数据流动的隐私法规保持一致。例如，使用联邦学习的手机输入法应用可以在用户的打字模式上训练下一词预测模型，而无需将击键记录传输到服务器。每台设备都在本地进行训练，聚合后的模型改进会分发回给用户。同样，工业物联网系统可以在工厂之间分析传感器数据，而不会暴露专有的运营数据。开发者会实施安全聚合（在传输前加密模型更新）等技术，以进一步保护贡献。这些例子表明，联邦学习如何将模型训练与直接数据访问分离，从而减少所有权纠纷。
然而，联邦学习并非一个完整的解决方案。模型更新有时会泄露关于训练数据的信息，需要差分隐私等额外的保障措施来模糊个体贡献。法律框架仍需定义最终模型的所有权，并确保在本地数据使用违反条款时合规。例如，使用联邦学习的金融机构必须确保其本地数据使用符合客户协议，即使数据未对外共享。开发者需要将联邦学习与合同协议和隐私保护技术相结合，才能完全解决所有权问题。虽然它显著降低了风险，但联邦学习是更广泛策略中的一种工具，而非独立的解决方案。