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？
iPAS 考題解析
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？
- 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） ✓ 正確答案
詳細解析
聯邦學習允許多個機構在不共享原始資料的前提下共同訓練模型，各方只交換模型參數更新而非原始資料。這種方式最適合需要利用分散敏感資料、同時保護隱私並持續優化模型的場景。
出題年份：114 難度：★★☆