Ekspert: Datasikkerhed spænder ben for AI i det offentlige. Her er løsningen

Når syntetiske data opdager det, ægte data ikke kan

Et område, hvor syntetiske data allerede har vist sit værd, er i svindelbekæmpelse og -forebyggelse.

Tager man skattevæsenet som eksempel, er det alment kendt, at privatpersoner og virksomheder hvert år svindles for store beløb. 

Svindelen er dog ofte svær at opdage, fordi den kun udgør en lille del af de samlede transaktioner. Det besværliggøre træningen af AI-modeller til at genkende mistænkelig adfærd, da der ikke er nok eksempler på anomalier i de autentiske datasæt.

Her løser syntetiske data problematikken ved at øge repræsentationen af eksempler på svindel og svindelforsøg, hvilket styrker AI-modellernes evne til at identificere anomalier og dermed opdage og forhindre svindel mere effektivt.

Syntetiske data kan også hjælpe med at strømline ressourceallokeringen i den offentlige sektor.

Ved at bruge syntetiske data kan myndighederne simulere scenarier i spidsbelastede perioder og dermed planlægge bemandingen mere effektivt og forkorte behandlingstider.

Det er oplagt at integrere syntetiske data i en kommende digitaliseringsstrategi, hvis man vil leve op til ambitionen om at accelerere udviklingen og anvendelsen af kunstig intelligens.

Josefin Rosén
Ekspert i troværdig og etisk brug af AI, SAS Institute

Syntetiske data giver yderligere mulighed for at teste effekten af ny lovgivning og dens indvirkning på forskellige sociale grupper. Eftersom syntetiske data ikke indeholder rigtige persondata, kan analyser udføres uden at gå på kompromis med borgernes privatliv.

En anden fordel er mere retfærdige AI-baserede beslutninger. Historiske datasæt indeholder ofte skævheder, der risikerer at forstærke uligheder og føre til forudindtagede beslutninger.

Ved at bruge syntetiske data til at forbedre repræsentationen af minoritetsgrupper er det muligt bygge AI-modeller, der er mere balancerede og afspejler samfundets mangfoldighed.

Uden retning går Danmarks AI-potentiale tabt

Vil man udnytte fordelene ved syntetiske data, kræver det dog både teknisk ekspertise og klar styring.

Derfor er det også nødvendigt at give den offentlige sektor de ressourcer og den vejledning, der er nødvendige for at udnytte teknologien. 

Et godt bud er at kigge til Sverige, hvor man har nedsat en national AI-kommission.

Kommissionen er sat i verden for at arbejde med initiativer, der fremmer de offentlige myndigheders viden om og arbejde med AI.

De anbefaler blandt andet nationale AI-workshops og vejledning i brugen af syntetiske data. Det kunne Danmark med fordel lade sig inspirere af, hvis man vil styrke den offentlige sektors AI-kompetencer.

Den svenske AI-kommission peger desuden på, at der er et presserende behov for politisk handling og strategisk styring for at gøre det muligt for den offentlige sektor at realisere potentialet i AI.

I en dansk sammenhæng synes det derfor oplagt at integrere syntetiske data som et centralt element i en kommende offentlig digitaliseringsstrategi, hvis man vil leve op til ambitionen om at accelerere udviklingen og anvendelsen af kunstig intelligens i Danmark.