联邦学习引发了一些伦理考量，主要集中在隐私、公平性和问责制方面。在联邦学习中，数据保留在用户设备上，只有模型更新（如梯度）与中心服务器共享。尽管这种方法减少了原始数据的直接暴露，但并未消除隐私风险。例如，模型更新可能会通过成员身份推断攻击等技术无意中揭示个人用户数据的模式。即使是聚合的更新，如果未得到适当保护，也可能泄露敏感细节。开发人员必须实施差分隐私（向更新添加噪声）或安全多方计算等安全措施，以防止意外的数据泄露。如果没有这些措施，系统可能会损害用户信任，尤其是在医疗保健等受监管的行业中。
另一个关键问题是确保联邦模型的公平性和避免偏差。不同设备上的数据分布可能差异很大——例如，在特定区域数据上训练的键盘应用可能对使用不同方言或语言的用户表现不佳。如果某些群体在训练过程中代表性不足（例如，设备较少的老年用户），模型可能会产生有偏见的预测。开发人员必须审计数据源并采用分层抽样等技术来确保参与的多样性。此外，计算资源有限的边缘设备（例如，低端智能手机）可能会被排除在训练之外，进一步扭曲模型。解决这些问题需要有意的设计，例如针对资源受限设备进行优化，或重新加权贡献以平衡参与者之间的影响力。
最后，透明度和问责制至关重要。即使数据保留在本地，用户通常也无法了解他们的数据如何为模型更新做出贡献。这种不透明性可能与 GDPR 等法规冲突，后者要求自动化决策具有可解释性。开发人员应提供关于联邦训练如何工作的清晰文档，并允许用户选择退出。恶意行为者还存在通过提交被操纵的更新来污染模型的风险——例如，注入有偏见的模式以扭曲预测。实施健壮的验证检查、异常检测和审计追踪有助于维护问责制。此外，应通过高效的更新协议最大程度地减少联邦学习的环境影响（例如，数百万设备上的能源消耗）。平衡这些伦理挑战需要技术保障和与用户清晰沟通相结合。