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我们如何在不牺牲性能的前提下保持AI系统的隐私？联邦学习可能是答案。
想象一下，机器人可以集体学习而不暴露敏感数据。每台机器在本地使用自己的数据进行训练，然后只分享学习到的更新——绝不传输原始传感器信息。这个方法让AI系统可以共同提升，同时保持个人隐私的完整。
这是一种巧妙的解决方案，针对一个真实的问题：集中式数据收集引发隐私担忧，但孤立的学习又限制了集体智能。联邦学习在两者之间找到平衡，使分布式AI能够在网络中扩展，同时用户对自己的原始数据保持控制。
对于Web3时代，这种模型完美契合去中心化原则——更强的AI，更强的隐私，没有单点故障。