联邦学习（FL）通过解决数据隐私和安全问题来提高人们对人工智能系统的信任。在传统的机器学习中，集中式数据收集增加了数据泄露或滥用的风险，特别是在医疗或金融等敏感领域。联邦学习在去中心化设备或服务器上训练模型，将原始数据保留在本地。例如，医院可以在不共享患者记录的情况下协作开发医疗诊断模型。这减少了数据泄露的风险，并符合 GDPR 等限制数据移动的法规。从设计上讲，联邦学习最大限度地减少了将敏感信息委托给第三方的需要，使组织更容易参与人工智能开发，而不会损害用户隐私。
然而，联邦学习也引入了可能影响信任的新挑战。其中一个问题是在异构或不平衡数据上训练时如何确保模型质量。例如，使用联邦学习的键盘应用如果某些用户群体主导了训练过程，可能会学到有偏见的预测。此外，协调来自数千个设备的更新需要强大的聚合方法，以防止恶意行为者操纵全局模型。开发人员必须实施安全多方计算或差分隐私等技术来验证贡献并防范推理攻击。如果没有这些保障措施，即使数据保留在本地，参与者也可能不信任系统的公平性或可靠性。
为了最大限度地提高信任度，联邦学习系统应优先考虑透明度和问责制。清晰记录数据处理实践，例如如何处理和聚合本地更新，有助于用户了解他们的数据是如何使用的。TensorFlow Federated 等开源框架允许开发人员审计训练流程，而用于监控设备间数据分布的工具可以及早检测偏差。例如，一家使用联邦学习进行欺诈检测的金融机构可以发布显示模型在不同人口群体中性能一致的指标。通过将隐私保护技术与可验证流程相结合，联邦学习可以在协作学习和可信度之间取得平衡，使其成为隐私敏感型人工智能应用的实用选择。