【西政学术】刘泽刚｜人工智能时代联邦学习隐私保护的局限及克服

本文探讨了人工智能时代联邦学习在隐私保护方面的局限性及其克服方法。联邦学习作为一种主流的机器学习技术，虽然在设计上考虑了隐私需求，但在实际应用中仍面临诸多挑战。文章指出，联邦学习在隐私保护方面的法律缺陷主要体现在隐私需求匮乏、法律责任模糊、人格权益被弱化以及技术权衡缺乏规范等方面。为了应对这些挑战，文章提出了整合规范依据、探索归责机制、调整规范重点和构建沟通机制等完善方向。通过这些措施，可以更好地适应人工智能隐私保护的特殊要求，提升隐私保护的效果。