REGULATORY FRAMEWORKS FOR FEDERATED LEARNING - ENSURING SECURITY AND COMPLIANCE IN DECENTRALIZED AI
Creators: name: Brandl, Edenilson
Publisher: name: Zenodo
Year: 2023
Subjects: Federated Learning
Decentralized AI
Regulatory Frameworks
Data Privacy
Ethical Considerations
Security and Compliance
Stakeholder Engagement
Differential Privacy
Secure Multiparty Computation
Regulatory Sandboxes

description: This systematic review delves into the regulatory frameworks governing federated learning in decentralized AI, emphasizing data privacy, ethical considerations, and adaptability. Through an extensive exploration of scholarly literature, academic databases, and practical insights from experts, the study reveals the intricate interplay of technical, ethical, and regulatory dimensions. Key findings underscore the paramount importance of data privacy and security, alongside ethical considerations like fairness and accountability, within regulatory frameworks. International collaboration emerges as vital, necessitating harmonized approaches for decentralized AI systems spanning multiple jurisdictions. The study advocates for flexible, agile regulations that evolve alongside technological advancements, highlighting the significance of stakeholder engagement in crafting comprehensive and balanced frameworks. Regulatory sandboxes and experimentation zones offer a promising strategy, enabling iterative improvements based on real-world insights. Techniques like differential privacy and secure multiparty computation enhance privacy and security, albeit requiring a delicate balance with accuracy. Addressing ethical concerns, especially in areas like education and healthcare, is crucial. Ultimately, this study emphasizes the need for regulatory frameworks that foster innovation, ensure compliance, and address the ethical implications of AI-driven technologies in the ever-changing landscape of decentralized AI.
 
Diese systematische Überprüfung befasst sich mit den regulatorischen Rahmenbedingungen für föderiertes Lernen in der dezentralen KI und legt dabei den Schwerpunkt auf Datenschutz, ethische Überlegungen und Anpassungsfähigkeit. Durch eine umfassende Untersuchung wissenschaftlicher Literatur, akademischer Datenbanken und praktischer Erkenntnisse von Experten zeigt die Studie das komplexe Zusammenspiel technischer, ethischer und regulatorischer Dimensionen auf. Die wichtigsten Ergebnisse unterstreichen die überragende Bedeutung von Datenschutz und -sicherheit sowie ethischen Überlegungen wie Fairness und Rechenschaftspflicht innerhalb regulatorischer Rahmenbedingungen. Die internationale Zusammenarbeit erweist sich als entscheidend und erfordert harmonisierte Ansätze für dezentrale KI-Systeme, die sich über mehrere Gerichtsbarkeiten erstrecken. Die Studie plädiert für flexible, agile Vorschriften, die sich parallel zum technologischen Fortschritt weiterentwickeln, und unterstreicht die Bedeutung der Einbindung von Interessengruppen bei der Ausarbeitung umfassender und ausgewogener Rahmenwerke. Regulatorische Sandboxen und Experimentierzonen bieten eine vielversprechende Strategie, die iterative Verbesserungen auf der Grundlage realer Erkenntnisse ermöglicht. Techniken wie differenzielle Privatsphäre und sichere Mehrparteienberechnung verbessern Privatsphäre und Sicherheit, erfordern jedoch ein empfindliches Gleichgewicht zwischen Genauigkeit. Die Auseinandersetzung mit ethischen Bedenken, insbesondere in Bereichen wie Bildung und Gesundheitswesen, ist von entscheidender Bedeutung. Letztendlich betont diese Studie die Notwendigkeit regulatorischer Rahmenbedingungen, die Innovationen fördern, Compliance gewährleisten und die ethischen Auswirkungen KI-gesteuerter Technologien in der sich ständig verändernden Landschaft der dezentralen KI berücksichtigen.