一、案例定位

本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。

用原書圖 3-3 的中央區域與多個周邊區域情境，理解聯邦式學習的資料隱私與版本治理。

本案例依原書第 3 章的設計模式、範例或流程重組，並非原書正式案例研究。

二、學習目標

• 說明資料為何不必跨區域移動。
• 整理中央與區域模型的更新流程。
• 辨識程式碼分支、合併與驗證的重要性。

三、案例情境

原書描述中央區域建立基礎模型並分享給周邊區域。各區域以自己的區域資料訓練模型副本，將更新後的程式碼或模型送回中央區域。中央完成驗證後決定接受或拒絕，再通知其他區域有新版本可用。整個流程不共享區域原始資料，只共享模型更新。

四、開始資料

五、Excel／AI 分析方法

在 Excel 建立版本治理表，記錄區域、基礎版本、當地訓練狀態、提交版本、驗證結果與是否通知其他區域；請 AI 找出版本鏈斷點。

六、計算結果

原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。

七、結果分析與管理解讀

此模式以本地訓練降低原始資料跨境或跨區域傳輸，但仍需要嚴格的分支、合併、驗證與版本通知機制。原書沒有說共享更新本身等於無風險，因此不能把「資料留在當地」改寫成完整安全保證。

八、AI 提問詞

請依版本治理表追蹤每個區域從基礎模型到中央驗證的狀態，列出缺少提交版本或驗證結果的紀錄；不得推測當地資料內容。