Technique Aktualisiert 2026-04

Synthetische Daten

Synthetic Data
Definition

Synthetische Daten sind Daten, die künstlich durch Algorithmen oder KI-Modelle generiert werden und darauf ausgelegt sind, die statistischen Eigenschaften realer Daten zu reproduzieren, ohne personenbezogene Informationen zu enthalten.

Siehe auch im Glossar

G
Generative KI
Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die in der Lage sind, originale Inhalte zu erstellen: Texte, Bilder, Videos, Audio und Code.
F
Fine-tuning
Fine-tuning bezeichnet den Prozess, ein bestehendes KI-Modell auf einem spezifischen Datensatz weiterzutrainieren, um es an eine bestimmte Domäne oder Aufgabe anzupassen.
M
Machine Learning
Machine Learning ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern – ohne für jede Aufgabe explizit programmiert zu werden.
D
Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um komplexe Muster direkt aus Rohdaten zu erlernen.
L
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde und in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
R
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
RLHF ist eine Trainingstechnik, die menschliches Feedback nutzt, um das Verhalten eines LLMs an den Erwartungen der Nutzer auszurichten.

Tools, die synthetische daten verwenden

C
ChatGPT
Der weltweit meistgenutzte KI-Konversationsassistent
4.6/5
C
Claude
Die KI, die Nuancen versteht – von Anthropic
4.7/5
H
Hugging Face
Die Open-Source-Plattform für Machine Learning
4.6/5
M
Meta AI (Llama)
Metas KI-Assistent, betrieben von Llama – dem führenden Open-Source-LLM
4.3/5

Häufig gestellte Fragen

Kann synthetische Daten echte Daten ersetzen?
Nicht vollständig. Synthetische Daten sind eine leistungsstarke Ergänzung zu echten Daten: Sie schließen Lücken, erhöhen die Diversität und wahren die Privatsphäre. Ein Modell, das ausschließlich auf synthetischen Daten trainiert wird, riskiert jedoch einen Model Collapse – eine Verankerung in der Realität ist stets notwendig.
Wie werden synthetische Daten erzeugt?
Es gibt verschiedene Methoden: LLMs wie ChatGPT oder Claude für strukturierten Text, GANs für Bilder, Diffusionsmodelle, Physik-Simulatoren sowie klassische statistische Verfahren wie SMOTE für tabellarische Daten.
Was sind Beispiele für synthetische Daten?
Typische Beispiele sind von GANs erzeugte Gesichter (wie auf thispersondoesnotexist), simulierte Fahraufnahmen zum Training autonomer Fahrzeuge, realistische, aber fiktive Patientenakten, die medizinische Statistiken ohne echte Identitäten bewahren, betrügerische Transaktionen zum Ausgleich eines Datensatzes zur Betrugserkennung sowie Frage-Antwort-Paare von LLMs wie ChatGPT oder Claude. Jedes bildet die statistischen Eigenschaften echter Daten nach, ohne reale Personen offenzulegen.
Kann ChatGPT synthetische Daten generieren?
Ja. ChatGPT wird häufig zur Erzeugung synthetischer Textdaten verwendet: strukturierte Frage-Antwort-Paare, Beispielkonversationen, annotierte Beispiele und sogar fiktive tabellarische Datensätze in CSV oder JSON. Es eignet sich gut für vielfältige, anweisungsgetreue Stichproben für Fine-Tuning oder Tests. Die größten Einschränkungen sind faktische Halluzinationen und begrenzte Diversität – generierte Daten sollten daher vor dem Training validiert und dedupliziert werden.
Was ist der Unterschied zwischen synthetischen und echten Daten?
Echte Daten werden aus tatsächlichen Ereignissen, Beobachtungen oder von Personen erhoben. Synthetische Daten werden von Algorithmen oder KI-Modellen erzeugt, um die statistischen Muster echter Daten nachzuahmen, ohne eine reale Person zu beschreiben. Echte Daten bieten Ground-Truth-Genauigkeit, werfen aber Fragen zu Datenschutz, Kosten und Knappheit auf. Synthetische Daten sind günstiger, datenschutzfreundlich und skalierbar, aber nur so gut wie das Modell und die zugrunde liegenden Annahmen.
Welche Hauptarten synthetischer Daten gibt es?
Synthetische Daten werden meist nach Modalität gruppiert: Text (von LLMs erzeugte Konversationen, Q&A, Labels), Bilder und Video (GANs und Diffusionsmodelle für Gesichter, Szenen, Objekte) sowie tabellarische Daten (Finanz- oder Patientendaten mit VAEs, CTGAN oder SMOTE). Hinzu kommt die Unterscheidung in vollständig synthetisch (keine echten Datensätze), teilweise synthetisch (sensible Felder ersetzt) und hybride Datensätze, die echte und generierte Stichproben mischen.
Funktionieren synthetische Daten wirklich?
Ja, bei richtiger Anwendung. Synthetische Daten verbessern Modelle nachweislich bei Datenaugmentierung, datenschutzkonformem Teilen und der Abdeckung seltener Ereignisse, und führende Labore nutzen sie intensiv für das Post-Training. Sie wirken am besten als Ergänzung zu echten Daten, nicht als vollständiger Ersatz: Ein Training allein mit synthetischen Ausgaben riskiert einen Model Collapse, bei dem Qualität und Diversität nachlassen. Eine Validierung anhand realer Metriken ist unerlässlich.
Wer nutzt synthetische Daten?
Große KI-Labore und regulierte Branchen. OpenAI nutzt synthetische Daten intensiv für das Post-Training, und Meta AI hat sie im Training von Llama dokumentiert. Banken und Versicherer setzen sie ein, um Daten ohne Offenlegung ihrer Kunden zu teilen, Gesundheitsteams zur Modellierung seltener Krankheitsbilder unter Datenschutzauflagen und Automobilhersteller zur Simulation von Grenzfall-Fahrszenarien. Hugging Face hostet offene synthetische Datensätze wie Cosmopedia für transparente Forschung.
Wie realistisch sind synthetische Daten?
Das variiert. Gut erstellte synthetische Daten können reale Verteilungen so eng abbilden, dass darauf trainierte Modelle vergleichbar abschneiden, und moderne GANs oder Diffusionsmodelle erzeugen nahezu fotorealistische Bilder. Der Realismus ist jedoch durch das Quellmodell und die Methode begrenzt: Synthetische Daten können seltene Korrelationen übersehen, Trainingsverzerrungen erben oder plausibel wirken und dennoch subtil falsch sein. Die Treue wird über statistische Ähnlichkeit und Metriken nachgelagerter Aufgaben gemessen.
Wird ChatGPT mit synthetischen Daten trainiert?
Teilweise. OpenAI hat sein vollständiges Datenrezept nicht veröffentlicht, nutzt aber offen synthetische Daten im Post-Training: Ausgaben stärkerer Modelle helfen, neuere über Techniken wie Distillation und Reinforcement Learning aus KI-Feedback auszurichten und zu verfeinern. Der Pretraining-Korpus besteht weiterhin überwiegend aus echtem Web-Text, wobei synthetische Daten für Anweisungsbefolgung, Reasoning und Sicherheit ergänzt werden, ohne echte Daten vollständig zu ersetzen.