联邦学习通过允许多方联合训练机器学习模型而不共享其原始数据，从而实现协同 AI 开发。 每个参与者都在自己的数据集上训练本地模型，并且仅将模型更新（例如梯度或参数）发送到中央服务器，而不是将数据集中在一个位置。服务器聚合这些更新以改进全局模型，然后将其重新分发给参与者。 这种方法保护了数据隐私和安全，使拥有敏感或受监管数据的组织或设备能够参与共享的 AI 项目。 例如，医院可以协作开发医疗诊断模型，而无需暴露患者记录，或者智能手机用户可以改进共享的键盘预测模型，而无需传输个人键入历史记录。
联邦学习的主要优势源于其分散式架构。 首先，它解决了隐私和合规性问题，因为原始数据永远不会离开本地环境。 这在医疗保健或金融等数据共享受到限制的行业中至关重要。 其次，与将大型数据集发送到中央服务器相比，它降低了通信成本，尤其是在使用智能手机或 IoT 传感器等边缘设备时。 例如，智能家居设备制造商可以使用联邦学习在数百万台设备上训练噪声识别模型，每台设备处理本地音频数据，并且仅共享小型模型更新。 第三，它实现了可扩展性，因为参与者可以动态地加入或离开训练过程，而不会中断整个系统。
但是，联邦学习引入了技术挑战。 协调来自异构设备或数据集的更新需要强大的聚合算法，例如联邦平均 (FedAvg)，以处理数据分布或计算资源的变化。 例如，如果一个参与者的数据集主要包含猫的图像，而另一个参与者的数据集包含狗的图像，则全局模型必须有效地概括。 安全是另一个问题：恶意参与者可能会提交有害的更新，因此通常会添加安全聚合或差分隐私等技术。 TensorFlow Federated 或 Flower 框架等工具提供了简化实现的库，但开发人员仍然需要针对网络延迟、设备可用性和模型一致性进行优化。 尽管存在这些挑战，但在数据无法集中化的情况下，联邦学习仍然是协作 AI 的实用解决方案。