标签: 数据隐私

AI伦理的重要性 随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，AI伦理问题日益凸显。当算法开始做出影响人类生活的决策时，我们必须思考：这些系统是否公平、透明、尊重隐私，以及谁应为AI决策负责？

AI安全与隐私的重要性 随着人工智能技术的广泛应用，AI系统的安全性和对用户隐私的保护已成为技术发展中不可回避的关键问题。一方面，AI系统本身面临着各种安全威胁；另一方面，AI技术的数据依赖性也带来了前所未有的隐私挑战。构建安全可靠且尊重隐私的AI系统，不仅关乎技术本身的健康发展，也关系到社会对AI技术的信任和接受度。

联邦学习的基本原理 联邦学习是一种革命性的机器学习范式，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练AI模型。这种技术通过将模型训练过程分散到各个数据持有方的本地设备上，只交换模型参数而非原始数据，从而在保护隐私的同时实现协作学习。