Росстандарт утвердил первую в России серию предварительных национальных стандартов по синтезу данных, разработанных Ассоциацией больших данных при участии профильных экспертов и представителей рынка. С 1 сентября 2026 года ПНСТ 1064‑2026, 1065‑2026 и 1066‑2026 переведут технологию синтетических данных из категории экспериментальных практик в статус формализованного инструмента для бизнеса, государства и разработчиков цифровых решений.

Утвержденная серия документов охватывает ключевые элементы работы с синтетическими данными: закрепление базовых положений и терминологии, описание архитектуры процесса и методов синтеза, требования к описанию результатов и методике оценки качества. В совокупности это формирует единые правила и прозрачные критерии, создавая для рынка методологическую основу для внедрения синтетических данных в корпоративную и отраслевую практику.

«Развитие суверенитета России в области ИИ требует совместной работы государства, бизнеса и научного сообщества. Предварительные национальные стандарты применения технологий синтетических данных дают нам общий, понятный всем участникам рынка инструмент. Бизнес получает безопасный доступ к данным для разработки и тестирования ИИ‑решений, а государство – уверенность в том, что права граждан и требования безопасности соблюдаются в полной мере. Утверждение ПНСТ – важный шаг к формированию доверенной среды, где новые сервисы создаются в партнёрстве государства и компаний и сразу ориентированы на ответственное обращение с данными и защиту пользователей», – отметил Заместитель Министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ Александр Шойтов.

Для бизнеса работа с синтетическими данными по единым стандартам означает ускорение разработки и внедрения решений на базе ИИ, снижение затрат на подготовку данных и уменьшение рисков, связанных с использованием чувствительной информации. Компании получают удобный инструмент для тестирования продуктов, проведения пилотов, обучения моделей и масштабирования сервисов в условиях ужесточающихся требований к информационной безопасности и комплаенсу, а стандартизированная оценка качества синтетических данных обеспечивает сопоставимость решений и повышает доверие рынка.

«Применение синтетических данных позволяет компаниям совершенствовать цифровые сервисы, повышать точность моделей и развивать персонализированные решения без избыточного вовлечения реальных персональных данных в процессы разработки и тестирования. Это способствует укреплению приватности, снижению рисков повторной идентификации и формированию более безопасной среды для использования технологий ИИ. Для пользователей такой подход означает не только более высокий уровень защиты данных, но и доступ к более качественным, устойчивым и современным сервисам», – поделился Алексей Нейман, Исполнительный директор Ассоциации больших данных.

Сбер выступил одним из ключевых драйверов практического развития направления, рассматривая синтетические данные как важный инструмент безопасного масштабирования цифровых продуктов и ИИ‑решений. Для крупных экосистемных игроков эта технология имеет стратегическое значение, поскольку позволяет ускорять разработку, тестирование и внедрение новых сервисов при одновременном соблюдении высоких требований к защите информации.

«Качественные синтетические данные, с одной стороны – безопасны, а с другой – позволяют исследователям разрабатывать ИИ-решения благодаря тому, что в таких датасетах повторяются все свойства оригинальных данных. Эксперименты показали, что прогнозные модели, построенные на синтетике, уступают моделям на реальных данных всего 2-3% точности. Сбер несколько лет развивает собственный сервис SyntData – экосистему генерации и использования синтетических данных, это позволяет существенно ускорить и упростить доступ к данным. Очень важно не только разработать алгоритм синтеза, но и создать инфраструктуру работы с этим алгоритмом: от подготовки обучающей выборки до оценки качества. Доверие к качеству полученных синтетических данных – ключ к их широкому использованию. Уверен, что принятие предварительных национальных стандартов позволит распространить практики синтеза для всего рынка и повысит использование синтетических данных для развития технологий искусственного интеллекта», – сказал Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологий» Сбербанка.

«Синтетические данные являются одним из ключевых элементов для обучения моделей и испытания систем искусственного интеллекта, применяемых в различных отраслях экономики и социальной сферы, особенно в сферах, где существует дефицит данных, либо необходимо обеспечение их конфиденциальности. Синтетические данные позволяют варьировать условия и сценарии испытании той или иной системы, тем самым обеспечивая их репрезентативность. Проведение таких испытаний дает возможность обеспечить объективное доверие к продуктам и услугам, использующим эти технологии, что является обязательным условием развития рынка искусственного интеллекта. Вместе с тем масштабное и неконтролируемое применение синтетических данных несет серьезные риски. Таким образом, стандартизация выступает инструментом по установлению требований к данным, полученным в результате синтеза, позволяет потребителю понимать ограничения, связанные с синтетическими данными и, соответственно, способствует созданию условий для безопасного и эффективного использования таких данных», – подчеркнул Сергей Гарбук, исполняющий обязанности директора Всероссийского научно-исследовательского института научной и технической информации РАН, председатель технического комитета по стандартизации ТК164/МТК566 «Искусственный интеллект», кандидат технических наук.

Утвержденная серия ПНСТ по синтезу данных – первый из запланированных АБД национальных стандартов в области PET-технологий и управления приватностью данных. Серия будет дополняться новыми документами, которые помогут выстраивать зрелый подход к защите приватности пользователей и развивать решения на основе данных и ИИ. С национальными стандартами по синтезу данных можно ознакомиться по ссылке: https://lib.rubda.ru/best/seriya-pnst-sintez-dannyh.html