Federated Learning and AI Regulation in the European Union: Who is Responsible? — An Interdisciplinary Analysis

要約

欧州連合の人工知能法では、多額の罰金を回避するために機械学習アプリケーションの開発と展開における明確な利害関係者の責任を義務付けており、データは発信元に残されたプライベートで安全なデータ処理を優先します。
Federated Learning (FL) は、データ サイロ全体で生成 AI モデルのトレーニングを可能にし、データ セキュリティを向上させながらモデル パラメーターのみを共有します。
FL は協調学習パラダイムであるため、クライアントとサーバーは当然、FL パイプラインにおける法的責任を共有します。
私たちの取り組みは、両当事者の役割を明確にすることに貢献し、責任をサーバーオペレーターに移すための戦略を説明し、EU AI法に基づくFLの実際的な適用性を向上させるために解決しなければならない未解決の技術的課題を指摘します。

要約(オリジナル)

The European Union Artificial Intelligence Act mandates clear stakeholder responsibilities in developing and deploying machine learning applications to avoid substantial fines, prioritizing private and secure data processing with data remaining at its origin. Federated Learning (FL) enables the training of generative AI Models across data siloes, sharing only model parameters while improving data security. Since FL is a cooperative learning paradigm, clients and servers naturally share legal responsibility in the FL pipeline. Our work contributes to clarifying the roles of both parties, explains strategies for shifting responsibilities to the server operator, and points out open technical challenges that we must solve to improve FL’s practical applicability under the EU AI Act.

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