部署联邦学习系统主要涉及数据隐私、知识产权和责任等方面的法律考量。联邦学习是指在去中心化的设备或服务器上训练机器学习模型，而无需集中原始数据。虽然这种方法减少了直接的数据暴露，但并未消除法律风险。即使数据保留在本地设备上，开发者仍需遵守 GDPR、CCPA 或特定行业法律（如医疗保健行业的 HIPAA）等管理数据处理的法规。例如，训练期间共享的元数据或模型更新可能间接揭示敏感信息，从而引发合规义务。确保采用匿名化技术并对数据处理活动进行审计跟踪对于避免罚款或法律挑战至关重要。
知识产权（IP）也需要考虑。训练好的模型本身可能被视为专有资产，但来自多个参与方（如设备或组织）的贡献会使所有权变得复杂。如果一家医院利用联邦学习，使用来自多个机构的患者数据开发诊断模型，可能会就最终模型的所有权产生争议。明确的合同协议对于定义知识产权所有权、使用权和利润分配至关重要。此外，集成到系统中的第三方软件或开源组件可能会带来许可要求。例如，使用带有 GPL 许可证的联邦学习框架可能强制要求开源衍生作品，这可能与专有商业目标相冲突。
责任风险是另一个问题。如果联邦模型产生有害结果，例如招聘中的偏见决策或有缺陷的医疗预测，确定责任将变得复杂。尽管数据保持去中心化，但如果损害可以追溯到其设计或实施，部署模型的实体仍可能面临诉讼。例如，使用联邦学习的自动驾驶汽车系统可能由于本地训练数据中的边缘情况而发生故障，从而引发开发者疏忽的问题。减轻这种风险需要严格的测试、模型行为的透明度以及用户协议中的免责声明。像欧盟拟议的 AI 法案这样的法规可能会对高风险 AI 系统施加严格责任，要求开发者记录其符合安全和道德标准的证据。