人工智慧應用於醫療影像時，需大量跨機構資料來訓練模型，產生資料蒐集、流動合法性與安全性問題；聯邦式學習透過把演算法分配到資料所在地進行訓練，訓練結果回傳到中央資料庫進行演算法優化，降低資料外洩風險，顯示科技可成為資料保護之解方。依資料性質區分為非個人資料依賴型AI與個人資料依賴型AI，前者如氣象預測或文字辨識，較少涉及個資法問題，但仍可能牽涉智慧財產權、國家安全等議題；後者則直接使用與自然人相關資料，受到個資法規範。
傳統個人資料保護原則以事前同意為核心的自主控制模式面臨高成本與告知困難，然而111年憲判字第13號之後，健保資料採行「選擇退出」機制，個人資料自主控制權從事前同意轉向事後控制。此外，亦可透過資料中介業者或資料利他組織，由專業機構代為管理與授權資料利用。本課程從個人資料保護的角度，探究人工智慧所面臨的法律挑戰，並省思如何在保障人權與促進科技發展間取得衡平。