习近平总书记在中央政治局第二十次集体学习时强调，人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战。其中，数据泄露风险就是风险挑战之一。随着人工智能在医疗、金融、交通、教育等领域的不断深入应用，人工智能的安全治理与个人信息隐私保护的交叉融合已成为不可回避的关键议题。当前主流的人工智能系统大多依赖于机器学习算法，而数据作为其核心驱动力，既支撑着模型的性能，也带来了数据泄露和隐私侵犯的隐忧。因此，如何在保障数据安全和用户隐私的前提下有效释放数据价值，成为人工智能发展的重大课题。

近年来，隐私计算技术不断取得进展，如安全多方计算、同态加密、可信执行环境等，在一定程度上提升了数据在隔离状态下的计算能力。然而，由于人工智能应用场景复杂多样、需求多变，现有技术仍难以全面覆盖所有场景，存在效率瓶颈和落地难题。以智慧医疗为例，假设甲、乙两家医院希望联合训练一个疾病预测模型，以提高诊断的准确性和泛化能力。但受数据监管政策和隐私合规要求的限制，原始医疗数据无法直接共享。若两家医院各自单独建模，训练数据的代表性和规模难以保证，会影响模型性能。因此，在数据物理隔离和隐私保护的前提下，实现“数据可用不可见”的联合建模需求，就需要一种新的训练范式——联邦学习。

联邦学习（Federated Learning）正是为解决这一难题而生。该概念最早于2016年由谷歌提出，2017年谷歌研究团队推出了初步的系统性解决方案。其核心思想是，在不共享原始数据的前提下，多个数据持有方通过协同参与模型训练，实现模型优化与数据保护的双重目标。在联邦学习框架中，算法训练从传统的中心化模式转变为分布式模式：中心服务器将模型参数分发给各参与方，各参与方在本地使用私有数据进行模型更新，随后将加权参数上传，由中心服务器聚合，形成新的全局模型。整个过程中，数据始终保留在本地，有效解决了数据孤岛与隐私泄露的双重难题。同时，分布式训练还可缓解中心计算资源压力，提升系统可扩展性。

根据参与方数据在样本空间和特征空间的重叠情况，联邦学习可分为三种主要类型：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向联邦学习（Horizontal FL）适用于参与各方拥有相同的特征空间但不同的用户群体，比如多家银行之间合作建模。纵向联邦学习（Vertical FL）适用于参与各方拥有相同的用户但不同的特征空间，例如银行和电商平台之间的合作。当参与各方用户和特征都较少重合时，可借助联邦迁移学习（Federated Transfer Learn-ing）进行跨域建模。

尽管联邦学习在数据隐私保护方面展现出独特优势，但其本身并非“绝对安全”，仍面临多种潜在威胁。例如，模型反演攻击试图通过模型的预测结果反推出训练数据；梯度反演攻击则借助模型参数在传输过程中的梯度信息，还原本地数据的敏感特征。这些攻击手段虽具有一定技术挑战性，但已在多个研究中得到验证，对参与方隐私构成实际威胁。

为应对上述安全挑战，联邦学习通常与差分隐私（DifferentialPrivacy）相结合，进一步增强系统的抗攻击能力。差分隐私通过在模型参数或输出结果中添加随机噪声，使攻击者即使掌握了模型信息，也难以准确推断出单个用户的数据。在联邦学习场景中，噪声可被添加至每轮上传的本地参数中，提升整体隐私保护水平。该策略已在医疗、金融、社交网络等多个敏感数据领域获得应用验证。

不过，差分隐私的引入也带来了新的平衡问题：噪声越多，隐私性越强，但模型性能可能越差。因此，需要根据应用需求精细设计噪声机制，常见方式包括在中心服务器端加入噪声，实现中心化差分隐私；或在本地客户端加入噪声，实现本地差分隐私。不同策略适用于不同场景，需权衡安全性、精度和效率。除了隐私性，联邦学习的通信成本也是实践中面临的重要挑战。每轮模型训练涉及大量参数传输，可能引发通信延迟和带宽压力。为此，研究人员提出了如参数压缩、稀疏更新、异步通信等技术优化方案，力求在降低通信开销的同时保障模型训练效率。

展望未来，联邦学习仍有巨大的发展潜力。随着算法优化、系统设计和隐私机制的不断进步，其适用范围将进一步拓展。例如，在智能制造、智慧交通、车联网、智能家居等新兴领域，如何在数据边缘安全高效地实现协同智能，将成为下一阶段的研究热点。同时，随着公众对个人数据保护意识的增强，全社会对可信人工智能系统的需求也愈加迫切。政府、产业界与学术界应携手推进隐私计算标准化建设，完善法律法规与技术手段，共同打造一个兼顾数据价值释放与隐私权利保护的人工智能新生态。（金玲飞）