人工智能能既智能又保护隐私吗？联邦学习的实用探讨
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内容提要
人工智能依赖数据，但隐私保护同样重要。集中式AI模型存在安全和隐私风险。联邦学习（FL）通过在本地设备上训练模型，保护用户数据隐私。FL已在医疗、金融和智能手机等领域应用，帮助开发者遵守数据法律，增强用户信任。
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关键要点
- 人工智能依赖数据，但隐私保护同样重要。
- 集中式AI模型存在安全和隐私风险，包括单点故障和法律合规问题。
- 联邦学习（FL）通过在本地设备上训练模型，保护用户数据隐私。
- FL在医疗、金融和智能手机等领域已被应用，帮助开发者遵守数据法律。
- 开发者应关注FL的实际应用，如疾病预测、欺诈检测和键盘预测。
- 有多种工具和框架可供探索联邦学习，如TensorFlow Federated和Flower。
- 联邦学习是隐私优先AI工具箱中的强大工具，能够增强用户信任。
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