G検定（ジェネラリスト検定） AI倫理・AIガバナンス 練習問題 第31問: スマートフォンの文字入力の予測モデルを、利用者の入力データを使って改善したい。このような場面で用いられる連合学習（Federated Learning）の説明と

肢2が正解です。McMahanら（2016年に投稿された論文）は、プライバシーへの配慮が必要だったり量が多かったりする端末のデータを、データセンターに集めずに端末に残したまま、各端末で計算した更新を集約して共有モデルを学習する方法を連合学習と名付け、更新を平均する手法（FederatedAveraging）を示しました。

肢1はデータを集めて学習する従来の方法です。

肢3は、更新を集約して1つの共有モデルを作る点を欠いています。肢4も誤りで、同論文は、端末ごとにデータの量が不均衡で偏りがある（非IID）ことをこの設定の特徴とし、その状況でも手法が頑健だったと報告しています。

なお、同論文は、プライバシー上の利点の強さは送る更新の内容によって変わるとし、差分プライバシーや秘密計算でより強い保証を与えることを今後の課題に挙げています。