Ein mögliches Gegenargument gegen die Verwendung von Differential Privacy in verteilten Optimierungsverfahren könnte die potenzielle Beeinträchtigung der Optimierungsgenauigkeit sein. Da Differential Privacy darauf abzielt, die Privatsphäre der Daten zu schützen, werden Rauschfaktoren hinzugefügt, um die Daten zu verschleiern. Dieser zusätzliche Rausch kann jedoch die Genauigkeit der Optimierungsalgorithmen beeinträchtigen, insbesondere in Anwendungen, in denen präzise Ergebnisse erforderlich sind. Darüber hinaus könnten die zusätzlichen Berechnungen und Ressourcen, die für die Implementierung von Differential Privacy erforderlich sind, die Effizienz und Leistung der Optimierungsverfahren beeinträchtigen. Ein weiteres Gegenargument könnte die Komplexität der Implementierung und Verwaltung von Differential Privacy in verteilten Systemen sein, was zu zusätzlichem Aufwand und Kosten führen könnte.