Wat is Synthetic Data?

Wat is het eigenlijk?

Synthetic data is data die niet uit de echte wereld komt, maar door een computer is gemaakt. Stel je voor: je wilt een AI-model trainen om medische scans te herkennen, maar je hebt te weinig patiëntgegevens — of je mag ze niet delen vanwege privacyregels. Dan kun je een ander AI-model vragen om nép-scans te maken die eruitzien als échte, maar van geen enkele echte patiënt afkomstig zijn.

Het werkt een beetje zoals een simulator in een vliegtuig: piloten oefenen niet alleen in de lucht, maar ook in een nagebouwde cockpit die échte situaties nabootst. Zo kun je AI ook trainen op nagebouwde data — zonder dat je echte mensen, bedrijven of gevoelige informatie hoeft te gebruiken.

Synthetic data kan van alles zijn: nep-foto's van gezichten die niet bestaan, fictieve klanttransacties, verzonnen gespreksverslagen, of zelfs complete datasets met gebruikersprofielen die passen bij echte patronen, maar nergens op terugvoeren zijn naar echte personen.

Waarom zou je hier iets aan hebben?

Er zijn een paar situaties waarin synthetic data super handig is:

• Te weinig echte data — Je wilt een AI leren om zeldzame situaties te herkennen (bijvoorbeeld fraude, zeldzame ziektes), maar die komen bijna nooit voor. Met synthetic data kun je kunstmatig meer voorbeelden creëren.

• Privacy-gevoelige informatie — Je wilt een model trainen op medische dossiers, bankgegevens of persoonlijke gesprekken, maar dat mag niet vanwege de AVG of andere privacywetgeving. Met synthetic data kun je wél realistic oefenmateriaal maken, zonder echte mensen bloot te stellen.

• Kosten en snelheid — Échte data verzamelen kost tijd en geld. Soms is het sneller en goedkoper om een computer data te laten genereren.

• Bias verminderen — Als je échte dataset scheef is (bijvoorbeeld: vooral mannen, of alleen mensen uit één regio), kun je met synthetic data een evenwichtiger beeld creëren.

Maar let op: synthetic data is alleen zo goed als het model dat het maakt. Als je een slecht model gebruikt om nep-data te genereren, train je je AI op rotzooi.

Een voorbeeld uit de praktijk

Een verzekeraar wil een AI-chatbot trainen die klantvragen beantwoordt. Maar klantgesprekken bevatten persoonlijke informatie: namen, polisnummers, medische details. Die mag je niet zomaar delen met externe ontwikkelaars.

Dus laat de verzekeraar een AI-model duizenden fictieve klantvragen genereren die qua toon, onderwerp en structuur lijken op echte vragen — maar zonder échte namen of polisnummers. De chatbot wordt getraind op die synthetic data, en niemand hoeft zich zorgen te maken over gelekte privacy-gevoelige informatie.

Of: een zelfrijdende auto moet leren omgaan met extreme situaties (een kind dat plotseling oversteekt, gladde wegen). Die situaties zijn zeldzaam en gevaarlijk om na te bootsen. Dus simuleren engineers die scenario's in een virtuele omgeving, inclusief nep-beelden van voetgangers, weer en verkeer. Die synthetic beelden helpen de auto beter voorbereid te zijn op uitzonderlijke momenten.

Waar kom je het tegen?

Synthetic data wordt steeds vaker gebruikt in AI-projecten. Je ziet het bij:

• AI-modellen die gezichten genereren (zoals StyleGAN) — de gezichten zijn niet echt, maar kunnen worden gebruikt om gezichtsherkenning te trainen zonder privacy-inbreuk

• Tools voor dataverrijking in bedrijven: platforms zoals Mostly AI, Gretel.ai, Synthesis AI, en NVIDIA Omniverse genereren synthetic datasets voor verschillende doeleinden

• Testomgevingen in software — developers gebruiken nep-gebruikersdata om apps te testen zonder echte klantgegevens te hoeven gebruiken

• Medisch onderzoek — ziekenhuizen en farma-bedrijven trainen modellen op synthetic patiëntdata om privacy te waarborgen

• Zelfsturende voertuigen en robotica — waar simulaties realistische omgevingen en scenario's genereren

Ook grote AI-modellen zoals ChatGPT, Claude of Gemini gebruiken soms synthetic data tijdens hun training — bijvoorbeeld om bepaalde vaardigheden te versterken of om lacunes in de échte dataset op te vullen.

Wat kun je er nu mee?

Als je een AI-project overweegt maar privacy, dataschaarste of kosten een probleem zijn, is synthetic data een serieuze optie. Het is geen wondermiddel — je moet goed controleren of de gegenereerde data realistisch genoeg is — maar het opent deuren die anders dicht zouden blijven. Of je nu een startup bent die snel wil experimenteren, of een grote organisatie die privacyregels serieus neemt: kunstmatige data kan je helpen om toch door te groeien.