13、FairShare：基于激励的公平感知联邦学习数据共享框架

FairShare：基于激励的公平感知联邦学习数据共享框架

一、引言

人工智能（AI）的发展将信息转化为知识，持续重塑着世界。未来几年，AI预计将持续增长，为企业带来显著的效益和价值。然而，数据隐私仍然是一个关键挑战，可能会阻碍AI的发展，并影响人机交互的可靠性。企业为了扩大市场份额，依赖于客户数据的安全、高效利用。确保AI的可靠性对于维护客户信任和保护敏感信息至关重要。

为应对数据隐私问题并遵守数据保护法规，如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR），联邦学习应运而生。联邦学习旨在在AI模型训练过程中保护敏感数据，提高AI系统的可靠性。边缘设备（如手机、平板电脑）或不同组织可以使用边缘数据协作训练AI模型，将本地模型上传到服务器，并更新全局模型。这种方法不仅解决了数据隐私问题，还促进了人机交互中的信任和可靠性，适用于聊天机器人客户服务、金融欺诈检测和个性化内容推荐等场景。

联邦学习具有广泛的应用，如可穿戴设备的疾病预测、跨组织的信用风险评估、自动驾驶环境中的行人行为适应以及智能电网能源优化等。它允许进行分散式模型训练，保护敏感的边缘数据。然而，联邦学习也面临着公平性、偏差和组织间竞争等挑战。例如，在开放银行领域，金融机构可能因缺乏公平回报而不愿共享数据，因为它们也是竞争对手。此外，有偏差的训练数据，如不平衡的数据集，可能导致召回率低，对预测质量产生负面影响，进而影响人机交互中AI的可靠性。因此，设计一个公平感知的激励机制对于激励参与者为联邦学习贡献高质量的本地数据至关重要。

我们提出了FairShare，这是一个用于联邦学习的公平感知激励机制，与以往的研究不同，它整合了货币和非货币激励。联邦机构聚合本地模型，提醒客户检查数据集偏差，鼓励真实的成本声明，并分配公