摘要

本文探讨了在欧盟人工智能法案（AI Act）框架下，联邦学习（Federated Learning, FL）中的责任归属问题。文章分析了在FL中，服务器运营商和客户端在法律和技术层面上的责任分配，特别是在数据治理、模型训练和部署方面的合规性要求。文章强调了FL在保护数据隐私和安全方面的优势，并提出了在AI Act背景下，如何通过技术手段和法律框架来确保FL的合规性和实用性。

原理

联邦学习（FL）是一种分布式机器学习方法，允许在多个客户端上训练模型，而无需直接共享原始数据。在FL中，服务器提供一个初始模型，客户端使用其本地数据对模型进行训练，并将模型更新（而非数据）发送回服务器。服务器随后聚合这些更新，形成一个全局模型。这种方法通过保持数据在本地，提高了数据隐私和安全性。文章特别强调了在AI Act的要求下，如何通过技术手段（如差分隐私和可信执行环境）来增强FL的审计性和可验证性，确保数据和模型的完整性。

流程

FL的工作流程包括数据采集、数据存储、数据预处理和模型聚合等步骤。服务器运营商通过选择客户端和收集模型更新来进行模型训练，而客户端则负责数据存储和预处理。文章详细描述了每个步骤中服务器和客户端的角色和责任，并提出了通过区块链技术等手段来增强数据处理步骤的审计性和可验证性。例如，通过使用区块链记录每个客户端的模型更新，可以确保数据处理的可追溯性和不可篡改性。

应用

文章指出，FL在满足AI Act的要求下，具有广泛的应用前景，特别是在需要大量数据且对数据隐私有高要求的领域，如医疗、金融等。通过确保数据和模型的合规性，FL可以帮助组织在遵守法规的同时，有效利用分散的数据资源进行模型训练。此外，文章还探讨了不同FL架构（如跨设备和跨筒仓）在责任分配和系统设计上的灵活性，为未来的研究和应用提供了方向。