企業在導入生成式 AI 平台時，往往需要利用分散於不同部門或機構中的大量敏感文本資料。若希望在確保隱私的前提下，仍能讓模型持續優化並降低資料外洩風險，下列哪一種方法最適合？

Question

(A) 同態加密（Homomorphic Encryption）
(B) 安全多方計算（Secure Multi-party Computation）
(C) 零知識證明（Zero-knowledge Proofs）
(D) 聯邦學習（Federated Learning）

Accepted Answer

正確答案：(D) 聯邦學習（Federated Learning）

聯邦學習的精神是「資料不動、模型動」。各部門或機構在自己的環境中用本地資料訓練，只把模型參數或梯度回傳中央彙整成全域模型，再派發回去繼續訓練。原始文本從頭到尾沒有離開原持有方，卻能讓模型持續吸收所有單位的知識——這正是題目要的「隱私前提下持續優化」。