Dane syntetyczne w dokumentach – jak bezpiecznie przygotować pliki do AI i LLM?

Coraz więcej organizacji chce wykorzystywać dokumenty jako źródło wiedzy dla systemów AI: budować RAG, trenować modele językowe, tworzyć wewnętrznych asystentów opartych o LLM. W praktyce niemal każda taka inicjatywa napotyka jednak fundamentalny problem – dokumenty zawierają dane osobowe.

Klasyczna anonimizacja (czarne prostokąty, usunięte fragmenty) często okazuje się niewystarczająca. Modele AI potrzebują kontekstu językowego, struktury i realistycznych danych.

Rozwiązaniem coraz częściej są dane syntetyczne w dokumentach.

Dane syntetyczne to dane wygenerowane algorytmicznie, które:

• zachowują strukturę i realizm,

• odzwierciedlają wzorce występujące w danych produkcyjnych,

• nie odnoszą się do realnych osób.

Przykład transformacji:

Dane oryginalne -> Dane syntetyczne

Jan Kowalski -> Michał Nowak

PESEL 80010112345 -> PESEL 92030467890

ul. Słoneczna 12, Warszawa -> ul. Lipowa 48, Poznań

Dokument po takiej transformacji:

• wygląda realistycznie,

• zachowuje poprawność językową,

• utrzymuje strukturę,

• nie zawiera prawdziwych danych osobowych.

W efekcie może być bezpiecznie wykorzystywany w projektach AI.

Klasyczna anonimizacja dokumentu często oznacza zastępowanie danych osobowych czarnymi prostokątami.

To podejście ma kilka ograniczeń:

• zaburza kontekst językowy,

• utrudnia trenowanie modeli NLP,

• zmniejsza jakość embeddings,

• utrudnia testy systemów RAG,

• pogarsza czytelność dokumentów demonstracyjnych.

Modele językowe uczą się wzorców – jeżeli w tekście pojawiają się luki, ich jakość spada.

Dane syntetyczne pozwalają zachować ciągłość semantyczną dokumentu przy jednoczesnym usunięciu ryzyka prawnego.

Z perspektywy RODO kluczowa jest jedna kwestia: czy możliwa jest identyfikacja osoby fizycznej?

Jeżeli dane zostały skutecznie zastąpione danymi syntetycznymi:

• nie odnoszą się do realnych osób,

• nie umożliwiają identyfikacji,

• nie wymagają podstawy prawnej przetwarzania.

W praktyce oznacza to, że dokumenty przestają podlegać reżimowi danych osobowych.

To radykalnie upraszcza:

• DPIA,

• analizę ryzyka,

• udostępnianie danych zespołom AI,

• testy proof-of-concept,

• współpracę z dostawcami technologii.

Największym wyzwaniem są dokumenty nieustrukturyzowane:

• pliki PDF,

• dokumenty DOCX,

• skany,

• obrazy JPG/PNG,

• archiwa papierowe poddane OCR.

Proces bezpiecznej syntetyzacji danych w dokumentach obejmuje kilka etapów:

1. Odczyt treści (OCR w przypadku skanów).
2. Detekcja danych osobowych (z uwzględnieniem fleksji języka polskiego i kontekstu).
3. Automatyczne zastąpienie danych realnych danymi syntetycznymi.
4. Zachowanie formatowania i struktury dokumentu.
5. Rejestrowanie operacji (logi, raporty do celów audytowych).

To właśnie połączenie OCR + NLP + transformacji treści decyduje o skuteczności procesu.

1. Budowa systemów RAG

Dokumenty można indeksować bez ryzyka przetwarzania danych osobowych.

2. Testy i PoC

Można bezpiecznie testować modele językowe na realistycznych dokumentach.

3. Demo systemów IT

Firmy technologiczne mogą prezentować realne dokumenty bez ujawniania danych klientów.

4. Projekty badawczo-rozwojowe

Zachowanie kontekstu językowego jest kluczowe dla jakości modeli.

5. Szkolenia i materiały edukacyjne

Dokumenty zachowują naturalny charakter, ale nie zawierają danych prawdziwych osób.

Mycroft Engine umożliwia:

• wykrywanie danych osobowych w dokumentach tekstowych i skanach,

• analizę kontekstową w języku polskim,

• automatyczne zastępowanie danych wartościami syntetycznymi,

• zachowanie struktury dokumentu i formatowania,

• pełną pracę lokalną (on-premise), bez przesyłania dokumentów do chmury.

Silnik może być elementem większego pipeline’u przygotowania danych do AI – jako warstwa oddzielająca dane produkcyjne od systemów LLM.

W kontekście rosnących regulacji (RODO, AI Act, NIS2) organizacje potrzebują:

• kontroli nad przepływem danych,

• mechanizmów redukcji ryzyka,

• audytowalnych procesów,

• zgodności z zasadą privacy by design.

Zastępowanie danych osobowych danymi syntetycznymi jest jednym z najbardziej efektywnych sposobów realizacji tych celów – szczególnie w projektach opartych na dużych modelach językowych.

Dokumenty są dziś paliwem dla systemów AI. Jednocześnie zawierają dane osobowe, które w wielu przypadkach nie powinny trafiać do modeli językowych.

Dane syntetyczne:

• zachowują wartość analityczną dokumentu,

• eliminują ryzyko identyfikacji osób,

• upraszczają zgodność z RODO,

• przyspieszają wdrożenia AI.

Technologia detekcji i transformacji dokumentów rozwijana przez Mycroft Solutions powstaje w oparciu o paradygmat secure by design. Mycroft Engine umożliwia automatyczne zastępowanie danych osobowych danymi syntetycznymi w dokumentach – lokalnie, z pełną kontrolą nad procesem i bez wykorzystania chmury.