AutoML 引入了几个隐私问题，开发人员在使用这些工具时应加以考虑。一个主要问题是在训练和优化过程中暴露敏感数据。AutoML 平台通常要求用户将数据集上传到基于云的服务，其中可能包括个人身份信息 (PII)、医疗记录或专有业务数据。如果平台缺乏强大的加密或访问控制，这些数据可能会被未经授权的各方拦截或访问。例如，如果该服务记录原始数据或在处理后保留副本，则使用 AutoML 预测患者结果的医疗保健应用程序可能会无意中暴露受保护的健康信息 (PHI)。即使数据是匿名的，如果 AutoML 模型的输出揭示了可以将结果链接到个人的模式，则仍然存在重新识别的风险。
另一个担忧是通过训练后的模型本身可能发生的意外数据泄露。AutoML 系统通常会自动生成模型，这可能会无意中记住或过度拟合特定的数据点。攻击者可能会通过逆向工程模型来提取敏感信息，从而利用这一点。例如，在金融交易数据上训练的模型可能会通过其预测揭示有关特定用户消费习惯的详细信息。诸如成员资格推断攻击（攻击者确定特定记录是否为训练数据的一部分）之类的技术在此处尤其相关。开发人员必须评估他们的 AutoML 工具是否应用了隐私保护技术，例如差异隐私或联邦学习，这些技术限制了模型在训练期间捕获的敏感信息量。
最后，对第三方 AutoML 服务的依赖带来了合规性和治理挑战。许多平台都在不透明的数据处理策略下运行，因此很难验证数据的存储位置、保留时间或谁有权访问。例如，如果数据在没有适当保障的情况下传输，则使用美国 AutoML 服务的欧洲公司可能会违反 GDPR。此外，某些平台可能会使用用户数据来改进他们自己的模型，从而与数据所有权协议产生冲突。开发人员应审核 AutoML 提供商的 SOC 2 或 ISO 27001 等认证，实施严格的数据处理协议，并考虑使用本地或开源替代方案（例如，Auto-sklearn 或 H2O.ai）来保持对敏感数据集的完全控制。清晰的数据清理协议和上传/下载期间的端到端加密对于降低风险也至关重要。