联邦学习通过解决机器学习中的隐私、包容性和环境挑战，提供了重要的社会效益。这种方法在去中心化的设备或服务器上训练模型，而无需集中原始数据，这使得它在数据敏感或监管合规是优先事项的情况下特别有价值。通过将数据保留在本地，联邦学习能够实现协作，同时最大限度地减少与数据聚合相关的风险。
一个关键的好处是增强的隐私和数据安全。传统的机器学习通常需要将数据收集到中央服务器中，这会产生漏洞，如违规或滥用。联邦学习通过允许设备在本地数据上进行训练，并且只共享模型更新，而不是数据本身来避免这种情况。例如，医院可以共同改进一个使用病人记录的诊断模型，而无需共享敏感的健康数据。类似地，智能手机键盘可以在本地学习用户的打字模式，从而防止消息被传输到外部服务器。这减少了泄露的风险，并且符合像 GDPR 这样的限制数据移动的法规。通过设计，联邦学习限制了集中式数据存储，使得恶意行为者更难于破坏大型数据集。
另一个优点是改进的模型包容性和减少偏差。中心化模型通常依赖于来自特定人口统计或区域的数据，导致在代表性不足的群体中表现不佳。联邦学习能够跨来自不同地点和用户群体的多样化数据集进行训练。例如，通过联邦学习训练的语音识别系统可以纳入来自全球数百万用户的口音和方言，而无需他们的音频文件离开他们的设备。这导致模型对更广泛的人群更有效。在医疗保健领域，一个跨不同国家的医院训练的模型可以更好地解释遗传变异或区域性疾病，从而提高代表性不足人群的诊断准确性。通过分散训练，联邦学习固有地促进了数据的多样性，这有助于减轻算法偏差。
最后，联邦学习可以减少人工智能系统的环境足迹。集中式训练需要将大型数据集传输到数据中心，从而消耗大量的存储和计算能源。联邦学习通过在本地处理信息并仅共享小型模型更新来最小化数据传输。例如，一家跨国公司训练欺诈检测模型可以避免在地区之间传输PB级的交易数据，从而节省带宽和能源。此外，跨设备分配计算可以减少对能源密集型数据中心的依赖。虽然不是一个完整的解决方案，但这种方法通过降低与数据移动和大规模集中式训练相关的碳足迹，为人工智能的可持续发展做出了贡献。随着时间的推移，这些效率可以扩展，从而使联邦学习成为某些应用程序的更环保的替代方案。