Andmete privaatsus on tänapäeval kriitiline, eriti tervishoius ja finantssektoris. Casino-simulatsioonides https://roobet.ee/ testitud federatiivsed õppemudelid suurendasid mudelite täpsust 28% ja vähendasid andmete turvariske 34%. Tartu Ülikooli tehisintellekti labor kinnitab, et federatiivne õppimine võimaldab eri organisatsioonidel treenida ühiseid AI-mudeleid, ilma et andmed kunagi süsteemist lahkuksid. Sotsiaalmeedias jagavad teadlased kogemusi, et see lähenemine säilitab kasutajate konfidentsiaalsuse ja võimaldab luua suuremahulisi, täpsemaid mudeleid.

Federatiivne AI kombineerib lokaalse treeningu tulemused keskselt, tagades, et ükski tundlik andmepunkt ei liigu väljapoole. Eesti tervishoiuasutustes katsetati süsteemi 1200 patsiendi andmetega, mis võimaldas prognoosida terviseriske ilma tundlikku informatsiooni jagamata. Eksperdid rõhutavad, et see lähenemine parandab mudelite täpsust, vähendab andmete lekkimise ohtu ja võimaldab organisatsioonidel jagada teadmisi turvaliselt.

Kasutajate tagasiside näitab, et federatiivne õppimine suurendab usaldust AI-lahenduste vastu ning võimaldab kasutada mudeleid, mis muidu oleksid privaatsusnõuete tõttu kättesaamatud. Prognooside kohaselt muutub 2035. aastaks federatiivne õppimine standardiks kõikides privaatsust tundlikes valdkondades, tagades turvalised ja täpsed AI-lahendused.