去中心化联邦学习与区块链激励：全面综述

去中心化联邦学习（Decentralized Federated Learning, FL）与区块链技术以及激励机制的结合是当前人工智能领域的重要研究热点。随着物联网、移动设备和边缘计算的发展，FL作为一种在本地保护数据隐私的同时利用分布式设备计算能力的机器学习方法，正展现出巨大的潜力。然而，为了实现大规模的采纳并推动这一新型范式的普及，关键在于两个方面：一是使FL框架（FLF）真正去中心化，即消除中心化的控制节点，确保所有参与者都能平等参与；二是对参与者进行有效的激励，激发他们的积极性和数据共享。 这篇系统文献回顾分析了422篇相关研究论文，这些论文主要来自12个主流科学数据库。经过严格的筛选过程，最终选择了40篇文章进行深入探讨。作者Leon Witt等人发现，尽管去中心化和激励机制对于FLF的扩展至关重要，但现有的研究中尚未找到一个全面且成熟的方法来同时解决这两个挑战。 在去中心化方面，研究涉及了不同的技术手段，如区块链技术的分布式特性可以用于创建一个去中心化的信任框架，使得数据交换和模型更新无需通过单一权威节点，从而增强了系统的透明度和安全性。此外，共识算法（如Proof-of-Work或Proof-of-Stake）也被用来保证协议的执行和数据一致性。 激励机制的研究则集中在设计有效的激励策略上，这可能包括经济激励（如奖励机制）、声誉系统或者通过智能合约自动执行的任务完成条件。这些机制旨在鼓励参与者提供高质量的数据、保持活跃度，并确保他们能从参与过程中获得实质性的回报，从而提升整个FL网络的效率和稳定性。 然而，尽管已有进展，该领域的研究还面临着许多挑战，例如如何确保激励的有效性和公平性，如何处理数据安全和隐私问题，以及如何平衡去中心化带来的复杂性和协调成本。未来的研究趋势可能聚焦于更高效的通信协议、更完善的隐私保护机制，以及更具创新性的激励设计，以推动去中心化和激励化的FLF走向更加广泛的应用和商业化。 这篇综述为我们提供了深入理解去中心化联邦学习与区块链、激励机制相结合的框架现状，同时也揭示了其潜在的研究方向和亟待解决的问题，对于那些希望在这个领域有所作为的开发者、研究人员和政策制定者来说，具有重要的参考价值。