Synthetic data: hvorfor kunstige datasæt bliver en ny ressource for maskinlæring

Syntetiske data er gået fra at være en nicheidé i forskning til at blive et praktisk aktiv i arbejdsgange for maskinlæring. I 2026 bruges de ikke kun til at “fylde huller”, når rigtige datasæt er små, begrænsede eller dyre, men også til at stressteste modeller mod sjældne situationer, som næsten aldrig optræder i produktionslogge. Brugt rigtigt kan syntetiske data mindske privatlivsrisiko, gøre udviklingen hurtigere og forbedre dækningen af edge cases—uden at udgive sig for at erstatte virkeligheden.

Hvorfor syntetiske data betyder mere i 2026 end for få år siden

Den første grund er dataøkonomi. Mange organisationer har store mængder rå data, men kun en lille del er faktisk brugbar til træning: data kan være låst af kontrakter, spredt i systemer, dårligt annoteret eller juridisk følsom. Syntetiske data kan hjælpe teams med at skabe trænings- og testmateriale, der matcher problemets struktur og sværhedsgrad, uden at man genbruger personoplysninger eller fortrolige forretningshændelser direkte.

Den anden grund er reguleringsklimaet. I EU rulles AI Act ud i etaper, og store forpligtelser og håndhævelsesmilepæle falder i 2025–2026, herunder krav om gennemsigtighed og krav til mange højrisikoanvendelser. Det øger presset for at dokumentere datakilder, vurdere risici og kunne vise kontrol over træningsinput—områder hvor syntetiske datasæt kan designes med sporbarhed og klare begrænsninger fra start.

Den tredje grund er modelkompleksitet. Moderne systemer er ofte multimodale og bygger på store pretraining-, finetuning- og evalueringssløjfer. Syntetiske data understøtter målrettet data engineering: man kan bevidst skabe eksempler til underrepræsenterede klasser, tvetydige tilfælde eller “hårde negativer”, i stedet for at håbe at næste batch af logdata indeholder det nødvendige.

Nøglekræfter: privatlivspres, dækningshuller og hurtigere iteration

Privatliv og fortrolighed er de mest oplagte drivere. Selv når data behandles under GDPR eller UK GDPR, møder teams ofte interne risikovurderinger, leverandørbegrænsninger og lange godkendelsesforløb. Syntetiske data kan reducere eksponering ved at undgå direkte identifikatorer og ved at skabe poster, der er statistisk nyttige uden at være knyttet til en konkret persons historik—forudsat at processen er designet til at kontrollere risikoen for genidentifikation.

Dækningshuller er en stille kvalitetsdræber. I svindeldetektion, sikkerhedsovervågning, medicinsk billedanalyse, autonome systemer og industriel inspektion er de vigtigste hændelser ofte sjældne. Syntetiske data kan skabe “nok af det sjældne” til at træne klassifikatorer, kalibrere tærskler og verificere monitoreringsregler, især når de kombineres med simulation eller scenariebaseret generering.

Iterationshastighed betyder mere end nogensinde, fordi modeludvikling i praksis er kontinuerlig. Et team, der skal bruge uger på at skaffe og annotere ny real-world data, mister momentum, mens syntetisk generering kan levere kandidatsæt på få timer og gøre A/B-tests af feature pipelines, nye arkitekturer og evalueringsprotokoller langt hurtigere. De stærkeste teams bruger syntetiske data som et kontrolleret eksperimentelt input—ikke som en genvej.

Hvordan syntetiske data skabes i praksis, og hvad “godt” ser ud

Der findes ikke én enkelt metode, der hedder “syntetiske data”—der findes flere familier af teknikker. Simulationsbaserede data bruger fysikmotorer, digitale tvillinger eller regelstyrede generatorer til at skabe realistiske signaler, billeder, telemetri eller brugerforløb. Modelbaserede data bruger generative AI-metoder (fx diffusionsmodeller, GANs eller sprogmodeller) til at skabe samples, der ligner den virkelige fordeling, ofte betinget af labels eller metadata.

“Gode” syntetiske data defineres ikke kun af visuel realisme. De skal bevare de relationer, der betyder noget for opgaven: korrelationer mellem features, relevant kausal struktur og det rigtige støjniveau. Et datasæt kan se plausibelt ud og stadig være forkert på de afgørende punkter—så ender man med modeller, der lærer generatorens artefakter i stedet for virkelige signaler.

Kvalitet måles derfor med en kombination af metrikker og opgave-resultater. Teams sammenligner statistiske egenskaber (marginaler, korrelationer, driftmål), vurderer privatlivsrisiko (kan poster kobles tilbage til individer?) og laver downstream-tests (generaliserer en model trænet på syntetiske data til en reel valideringsmængde?). Den mest robuste tilgang er “fit-for-purpose”: definér, hvad data skal muliggøre, og test det direkte.

De vigtigste tilgange: simulation, generative modeller og hybrider

Simulation fungerer bedst, når man forstår processen, der skaber data. I produktion eller robotteknologi kan man simulere sensorer og miljøer; i cybersikkerhed kan man simulere angrebsforløb; i finans kan man simulere transaktionsgrafer under regelbegrænsninger. Fordelen er kontrol: man kan variere parametre, generere sjældne hændelser efter behov og holde ground-truth labels præcise.

Generative modeller er nyttige, når processen er kompleks, rodet eller kun observeres via logs. For tabulære forretningsdata kan betinget generering genskabe vigtige mønstre som sæson, segmenter og prislogik. For tekst og dialog kan sprogmodeller skabe strukturerede samtaler, opsummeringer og klassifikations-eksempler, især når de er bundet til et skema og verificeres med automatiske checks.

Hybridtilgange er almindelige i 2026, fordi de kombinerer styrker. En simulator kan skabe et “skelet” af scenariet, mens en generativ model tilføjer realistisk tekstur; eller en generativ model foreslår kandidater, som derefter filtreres af forretningsregler, validatorer og risikokontroller. Denne hybridmodel er ofte den sikreste, fordi den begrænser generatorens mulighed for at skabe umulige poster.

Risici, begrænsninger og governance: hvad kan gå galt, og hvordan teams styrer det

Den største praktiske risiko er falsk tryghed. Syntetiske data kan være internt konsistente og stadig forkerte på de måder, der betyder mest: de kan underrepræsentere rodede edge cases, overse long-tail adfærd eller udglatte afvigelser, som er afgørende i detektionsopgaver. Hvis et team erstatter for meget real-world validering med syntetiske benchmarks, kan modellen se stærk ud i testmiljøet og skuffe i drift.

En anden risiko er privatlivslækage, især hvis syntetiske data skabes ved træning på følsomme poster uden stærke sikkerhedsforanstaltninger. Nogle generatorer kan memorere sjældne kombinationer, og avancerede angribere kan forsøge membership inference eller record linkage. Derfor betragter mange organisationer syntetiske data som “risikoreducerede” snarere end automatisk “anonyme” og kræver test og dokumentation, før de deles bredt.

Der er også risiko for bias-forstærkning. Hvis originaldata har underrepræsentation eller historisk skævhed, kan syntetiske data genskabe og endda forstærke den—særligt hvis generatoren lærer dominante mønstre og komprimerer minoriteter. God governance inkluderer derfor fairness-checks, dækningsmål og eksplicit scenariedesign for grupper eller forhold, der ikke må overses.

Praktiske kontroller: dokumentation, validering og privatlivstest

Stærke teams dokumenterer syntetiske datasæt som konstruerede produkter. De registrerer hvilke datakategorier der er brugt til træning (hvor relevant), genereringsmetode, begrænsninger, filtre og tilsigtet anvendelse. De beskriver også, hvad data ikke er egnet til—fordi et syntetisk datasæt til modeltest kan være uegnet til træning og omvendt.

Validering sker i lag. Statistiske lighedstests afslører grov drift, men er ikke nok, så teams laver opgavebaserede evalueringer: træner modeller på kun syntetiske, kun reale og blandede datasæt og sammenligner derefter på et strengt holdt real-world valideringssæt. Hvis syntetiske data kun hjælper i syntetiske evalueringer, er det et klart advarselstegn.

Privatlivstest er i 2026 ved at blive standardprocedure. Organisationer bruger risikobaserede metoder, herunder identifikationsvurderinger, forsøg på kobling og analyser af, om en syntetisk post ligger for tæt på en original. Ved høj følsomhed anvender nogle teams privacy-preserving træning eller begrænser generatorens kapacitet for at reducere memorering og gentager test før udgivelse.