Synthetische Daten: Warum künstliche Datensätze zu einer neuen Ressource für Machine Learning werden

Synthetische Daten haben sich von einer Nischenidee der Forschung zu einem praktischen Baustein moderner Machine-Learning-Workflows entwickelt. Im Jahr 2026 werden sie nicht nur genutzt, um Lücken zu schliessen, wenn reale Datensätze klein, eingeschränkt oder teuer sind, sondern auch, um Modelle gezielt mit seltenen Situationen zu testen, die in Produktionsdaten kaum vorkommen. Richtig eingesetzt können sie das Datenschutzrisiko senken, Iterationszyklen beschleunigen und die Abdeckung von Randfällen verbessern – ohne so zu tun, als könnten sie die Realität vollständig ersetzen.

Warum synthetische Daten 2026 wichtiger sind als noch vor wenigen Jahren

Der erste Grund ist die reine Datenökonomie. Viele Organisationen verfügen über grosse Mengen an Rohdaten, aber nur ein begrenzter Teil ist tatsächlich für das Training nutzbar: Daten können durch Verträge blockiert sein, über Systeme verteilt vorliegen, schlecht gelabelt sein oder rechtlich sensibel werden. Synthetische Daten ermöglichen es, Trainings- und Testmaterial zu erzeugen, das Struktur und Schwierigkeit des realen Problems abbildet, ohne personenbezogene Datensätze oder vertrauliche Ereignisse direkt zu übernehmen.

Der zweite Grund ist das regulatorische Umfeld. In der EU wird der AI Act schrittweise eingeführt, und zentrale Pflichten sowie wichtige Durchsetzungsmeilensteine fallen in die Jahre 2025–2026, darunter Transparenzanforderungen und Vorgaben für viele Hochrisiko-Anwendungen. Das erhöht den Druck, Datenquellen nachvollziehbar zu dokumentieren, Risiken zu bewerten und Kontrolle über Trainingsinputs nachzuweisen – genau dort können synthetische Datensätze von Anfang an mit klaren Regeln und Nachvollziehbarkeit entworfen werden.

Der dritte Grund ist die wachsende Komplexität von Modellen. Moderne Systeme sind häufig multimodal und durchlaufen Pretraining, Fine-Tuning und Evaluation in mehreren Schleifen. Synthetische Daten unterstützen „gezieltes Data Engineering“: Beispiele für unterrepräsentierte Klassen, ambivalente Fälle oder harte Negativbeispiele lassen sich bewusst erzeugen, statt darauf zu hoffen, dass sie zufällig in den nächsten Log-Batches auftauchen.

Zentrale Treiber: Datenschutzdruck, Abdeckungslücken und schnellere Iteration

Datenschutz und Vertraulichkeit sind die offensichtlichsten Treiber. Selbst wenn Daten unter GDPR oder UK GDPR verarbeitet werden, stehen Teams oft vor internen Risiko-Reviews, Vorgaben von Dienstleistern und langen Freigabeprozessen. Synthetische Daten können die Exposition reduzieren, indem sie keine direkten Identifikatoren enthalten und Datensätze erzeugen, die statistisch nützlich sind, ohne auf eine konkrete Person zurückzuführen zu sein – vorausgesetzt, der Prozess ist so gestaltet, dass Re-Identifikationsrisiken kontrolliert werden.

Abdeckungslücken sind ein unterschätzter Qualitätskiller. In Betrugserkennung, Safety-Monitoring, medizinischer Bildanalyse, autonomen Systemen oder industrieller Inspektion sind die wichtigsten Ereignisse oft selten. Synthetische Daten helfen, „genug vom Seltenen“ zu erzeugen, um Klassifikatoren zu trainieren, Schwellenwerte zu kalibrieren und Monitoring-Regeln zu verifizieren – besonders in Kombination mit Simulation oder szenariobasierter Generierung.

Iterationsgeschwindigkeit ist entscheidend, weil Modellentwicklung heute kontinuierlich ist. Ein Team, das Wochen benötigt, um neue reale Daten zu beschaffen und zu labeln, verliert Tempo. Synthetische Generierung kann in Stunden Kandidaten-Datensätze liefern und so schnellere A/B-Tests von Feature-Pipelines, Architekturen und Evaluationsprotokollen ermöglichen. Die sinnvollste Nutzung ist die als kontrollierter experimenteller Input, nicht als Abkürzung.

Wie synthetische Daten in der Praxis erzeugt werden – und woran man „gute“ Qualität erkennt

Es gibt nicht die eine Methode, die man „synthetische Daten“ nennt, sondern mehrere Familien von Techniken. Simulationsbasierte Daten entstehen durch Physik-Engines, digitale Zwillinge oder regelbasierte Generatoren, die realistische Signale, Bilder, Telemetrie oder Nutzerabläufe erzeugen. Modellbasierte Daten nutzen generative KI (etwa Diffusionsmodelle, GANs oder Sprachmodelle), um Samples zu generieren, die der realen Verteilung ähneln – oft konditioniert auf Labels oder Metadaten.

„Gute“ synthetische Daten sind nicht allein durch optische oder gefühlte Realitätsnähe definiert. Entscheidend ist, ob sie die Beziehungen bewahren, die für die Lernaufgabe relevant sind: Korrelationen zwischen Merkmalen, bei Bedarf auch kausale Struktur, und das richtige Mass an Rauschen. Ein Datensatz, der plausibel wirkt, aber kritische Abhängigkeiten bricht, führt zu Modellen, die in der Praxis scheitern, weil sie Artefakte des Generators statt echter Signale gelernt haben.

Qualität wird deshalb über eine Kombination aus Kennzahlen und Aufgabenresultaten bewertet. Teams vergleichen statistische Eigenschaften (Marginalverteilungen, Korrelationen, Drift-Masse), prüfen Datenschutzrisiken (lassen sich Datensätze zu Personen zurückführen?) und führen Downstream-Checks durch (generalisiert ein auf synthetischen Daten trainiertes Modell auf reale Validierungsdaten?). Am zuverlässigsten ist ein „fit-for-purpose“-Ansatz: definieren, was der Datensatz ermöglichen soll, und genau das testen.

Die wichtigsten Erzeugungsansätze: Simulation, generative Modelle und Hybride

Simulation eignet sich besonders, wenn der Prozess, der die Daten erzeugt, gut verstanden ist. In der Fertigung oder Robotik lassen sich Sensorik und Umgebungen simulieren; in der Cybersicherheit Angriffspfade; im Finanzbereich Transaktionsgraphen unter Regelconstraints. Die Stärke liegt in der Steuerbarkeit: Parameter lassen sich variieren, seltene Ereignisse gezielt erzeugen, und Ground-Truth-Labels bleiben sauber.

Generative Modelle sind hilfreich, wenn der Prozess komplex, unübersichtlich oder nur über Logs beobachtbar ist. Für tabellarische Unternehmensdaten kann konditionierte Generierung wichtige Muster wie Saisonalität, Kundensegmente oder Preislogik nachbilden. Für Text- und Dialogdaten können Sprachmodelle strukturierte Gespräche, Zusammenfassungen und Klassifikationsbeispiele erstellen – besonders, wenn sie an ein Schema gebunden und durch automatische Prüfungen verifiziert werden.

Hybride Ansätze sind 2026 häufig, weil sie Stärken kombinieren. Ein Simulator erzeugt ein Szenario-Grundgerüst, und ein generatives Modell ergänzt realistische Details; oder ein generatives Modell schlägt Kandidaten vor, die anschliessend durch Geschäftsregeln, Validatoren und Risikokontrollen gefiltert werden. Dieses hybride Muster ist oft der sicherste Weg, weil es verhindert, dass der Generator unmögliche Datensätze „erfindet“.

Risiken, Grenzen und Governance: Was schiefgehen kann und wie Teams es steuern

Das grösste praktische Risiko ist falsches Vertrauen. Synthetische Daten können in sich konsistent sein und dennoch in genau den Punkten falsch liegen, die zählen: Sie können unordentliche Randfälle unterschätzen, Long-Tail-Verhalten nicht abbilden oder Anomalien glätten, die für Detektionsaufgaben essenziell sind. Wenn Teams zu viel reale Validierung durch synthetische Benchmarks ersetzen, wirkt das Modell im Labor stark und enttäuscht später im Betrieb.

Ein weiteres Risiko ist Datenschutz-Leakage – vor allem, wenn synthetische Daten durch Training auf sensiblen Datensätzen ohne robuste Schutzmassnahmen erzeugt werden. Einige Generatoren können seltene Kombinationen auswendig lernen, und Angreifer können Membership-Inference oder Record-Linkage versuchen. Deshalb behandeln viele Organisationen synthetische Datensätze als „risikoreduziert“, aber nicht automatisch als „anonym“, und verlangen Tests sowie Dokumentation, bevor sie breit geteilt werden.

Hinzu kommt das Risiko der Bias-Verstärkung. Wenn die Ausgangsdaten Unterrepräsentation oder historische Verzerrungen enthalten, können synthetische Daten diese reproduzieren oder sogar verstärken – insbesondere, wenn ein Generator dominante Muster lernt und Minderheiten komprimiert. Gute Governance umfasst daher Fairness-Checks, Abdeckungsziele und bewusstes Szenariodesign für Gruppen oder Bedingungen, die nicht vernachlässigt werden dürfen.

Praktische Kontrollen: Dokumentation, Validierung und Privacy-Tests

Reife Teams dokumentieren synthetische Datensätze wie ein technisches Produkt. Sie erfassen, welche Datenkategorien (falls zutreffend) als Quelle dienten, welche Generierungsmethode eingesetzt wurde, welche Constraints und Filter gelten und wofür der Datensatz gedacht ist. Ebenso wichtig ist die klare Angabe, wofür er nicht geeignet ist – denn ein Datensatz, der für Tests optimiert ist, kann für Training ungeeignet sein und umgekehrt.

Validierung erfolgt mehrstufig. Statistische Ähnlichkeitsprüfungen helfen, offensichtliche Abweichungen zu erkennen, reichen aber nicht aus. Daher führen Teams aufgabenbasierte Vergleiche durch: Modelle werden auf synthetischen Daten, auf realen Daten und auf Mischungen trainiert und dann auf einem strikt zurückgehaltenen realen Validierungsset verglichen. Wenn synthetische Daten nur in synthetischer Evaluation helfen, ist das ein Warnsignal, dass der Generator Ergebnisse lenkt.

Privacy-Tests werden 2026 zunehmend zum Standard. Organisationen arbeiten risikobasiert, inklusive Identifizierbarkeitsanalysen, Linkage-Versuchen und der Prüfung, ob einzelne synthetische Einträge zu nah an Originalen liegen. Bei hoher Sensitivität setzen manche Teams zusätzlich privacy-preserving Trainingsmethoden ein oder begrenzen die Modellkapazität zur Reduktion von Memorisation – und wiederholen die Tests vor jeder Freigabe.