Komplexe Datendiagramme auf Hintergrund in Orange und Violett

Infografik: Fünf Gründe für die Zusammenstellung der KI-Daten durch Menschen

Was synthetische Daten problematisch macht

Zuletzt aktualisiert: 18. Dezember 2025, 9:42 Uhr

Teams nutzen für das Training von KI-Modellen zwei sehr unterschiedlichen Quellen für Datenmengen: von Menschen zusammengestellte vs. synthetische Daten. Die Zusammenstellung synthetischer Daten für die KI erscheint zunächst sinnvoll. Synthetische Daten sind schnell verfügbar, kostengünstig und beliebig skalierbar. Da jedoch immer mehr Unternehmen die frühe Experimentierphase bereits hinter sich haben und mit produktionsreifen KI-Systeme arbeiten, können synthetische Daten zu Problemen mit Qualität, Diversität, Kontext und Vertrauenswürdigkeit führen. Mit von Menschen zusammengestellten Daten lassen sich diese Probleme vermeiden. Deshalb ist die Auswahl des richtigen Partner für KI-Datenservices so wichtig. Ein starker Partner für KI-Datenlösungen stellt kontrollierte Umgebungen, maßgeschneiderte Workflows und Zugang zu Mitwirkenden aus der ganzen Welt sowie aus allen demografischen Gruppen bereit. Mit den von uns zusammengestellten LLM-Trainingsdaten kann die Modellleistung dank hoher operativer Standards tatsächlich gesteigert werden.

Infografik „Fünf Gründe für die Zusammenstellung der KI-Daten durch Menschen“ herunterladen

INFOGRAFIK HERUNTERLADEN

Angesichts dieser Faktoren überdenken viele Teams die Verwendung synthetischer Daten. Unternehmen, die multimodale, sicherheitskritische oder kulturell nuancierte Systeme entwickeln (von Sprachassistenten über Suchsysteme und Computer-Vision-Systeme bis hin zu Agentic AI), stellen vermehrt fest, dass synthetische Daten reale Szenarien in vielen Fällen nicht zuverlässig abbilden. Diesen Datenmengen mangelt es an Grenzfällen, realistischem Rauschen, emotionaler Tiefe und globalen Perspektiven. Ausschließlich mit synthetischen Daten trainierte Modelle stagnieren, halluzinieren oder versagen mit höherer Wahrscheinlichkeit.

Aber auch bei synthetischen Daten gibt es Fortschritte. In manchen Fällen können sie im Modelltraining als Ergänzung verwendet werden. Die meisten Unternehmen können bestimmte synthetische Daten nutzbringend einsetzen. Üblicherweise werden sie als Ergänzung zu den hochwertigen, gelabelten und von Menschen zusammengestellten Daten verwendet, die verantwortungsvoll beschafft wurden, diverse demografische Gruppen repräsentieren, Kontextinformationen enthalten und durch strikte Qualitätssicherungsmaßnahmen optimiert werden.

Unsere Infografik präsentiert fünf Gründe, die für die Verwendung von Menschen zusammengestellter Daten sprechen.

Sprechen Sie uns an

Möchten Sie mehr über KI-Datenservices und individuell zusammengestellte Datenmengen erfahren? Benötigen Sie hochwertige, gelabelte Trainingsdaten für Ihr Modell? Lassen Sie uns erörtern, wie die Datenlösungen von Lionbridge AI™ helfen können. Kontaktieren Sie uns.