Het dilemma van synthetische data: Waarom het succes van AI afhankelijk is van datasouvereiniteit

In de film *WarGames* uit 1983 zet het personage van Matthew Broderick bijna een nucleaire oorlog in gang — niet met wapens, maar met synthetische data. Het fictieve WOPR-systeem interpreteert gesimuleerde oorlogsspellen als reële bedreigingen. Pas wanneer mensen een doelbasis bellen en bevestigen dat er geen echte aanval is, realiseren ze zich dat het systeem ontspoord is.

Veertig jaar later zijn de belangen niet minder existentieël — alleen nu vormt synthetische data de basis van veel van onze besluitvorming. AI-gegenereerde modellen, voorspellingen en simulaties zijn ingebed in de gezondheidszorg, financiën, marketing, cybersecurity en steeds meer in de operationele structuur van moderne ondernemingen. Maar wie verifieert de verifier? En hoe behouden we de soevereiniteit over beslissingen die zijn genomen met — of door — synthetische data?

De opkomst van synthetische data

Synthetische data — AI-gegenereerde informatie die echte datasets nabootst — drijft alles aan, van nieuwe farmaceutische protocollen tot voorspellende klantmodellen. De waarde is onmiskenbaar: snellere iteratie, verminderde privacyzorgen en de mogelijkheid om het onwaarschijnlijke te modelleren. In veel domeinen is het de enige schaalbare manier om grote, complexe systemen te trainen.

Maar synthetische data is niet neutraal. Het wordt geproduceerd op basis van aannames, getraind op bevooroordeelde invoer en afgesteld om een wereld te weerspiegelen die misschien wel of niet bestaat. En aangezien generatieve AI steeds vaker zowel de vragen als de antwoorden produceert, lopen we het risico een feedbackloop op te bouwen waarin AI de enige entiteit wordt die in staat is om de data die het genereert te begrijpen.

Dit is meer dan een technische uitdaging — het is een leiderschapsprobleem.

Het besluitvormingsdilemma

Drie vragen definiëren momenteel het datadilemma van de moderne leider:

Dit is niet theoretisch. Het speelt zich al af in AI-ondersteunde klantrelatiebeheer (CRM) tools die de beste volgende acties suggereren, in voorspellende modellen die prijzen bepalen of risico’s inschatten, en in algoritmen die beslissingen nemen over aanstellingen of leningen. Synthetische data kan de efficiëntie verhogen — maar zonder strikte controle kan het ook vooroordelen verankeren, valse zekerheid creëren en kritieke signalen verdoezelen.

Dit is vooral gevaarlijk in omgevingen die zich met machinesnelheid bewegen. Als AI-systemen voortdurend data produceren en wijzigen, begint de notie van waarheid te vervagen. Zonder duidelijke controles en interpretatie lopen we het risico onze mogelijkheid om iets dan ook maar te verifiëren te verliezen.

Thomas Koulopoulos, voorzitter van de Delphi Group, auteur en toonaangevende “digitale futurist”, waarschuwt dat de opkomst van AI-gegenereerde data diepgaande vragen oproept over vertrouwen en waarheid in besluitvorming:

“Als AI voortdurend data produceert en wijzigt, is er de vraag of die waarheid überhaupt nog standhoudt? Het wordt een beetje filosofisch, maar het is relevant. We zullen deze nieuwe soort datainflatie zien waarbij menselijke discretie en onderscheidingsvermogen niet meer voldoende zijn om echt betekenisvolle inzichten uit de data te halen. AI wordt de enige entiteit die in staat is om de data die het genereert te begrijpen. Dus de filosofische en ethische implicaties hiervan zijn de kritische.”

Zijn punt benadrukt de urgentie voor leiders om grenzen te definiëren, niet alleen tussen echte en synthetische data, maar ook tussen dele...