Neem een willekeurige AI-chatbot—of het nu ChatGPT, Claude AI, Google’s Gemini of Pi is—en stel hem op de proef. Kies een onderwerp, welk onderwerp dan ook, en begin met vragen stellen. Ga dieper in op details. Stel vervolgvragen. Blijf doorgaan. Uiteindelijk zul je iets merkwaardigs opmerken.

De chatbot begint mogelijk antwoorden te geven die volledig onjuist zijn. Niet alleen onnauwkeurig, maar zelfverzekerd onnauwkeurig. Het kan zo overtuigend klinken dat je geneigd bent het te geloven, te gebruiken of erop voort te bouwen—totdat je beseft dat het simpelweg verkeerd is.

Betekent dit dat AI nutteloos is? Absoluut niet. Deze chatbots blijven baanbrekende tools die een breed scala aan problemen kunnen oplossen. Maar dit fenomeen, bekend als AI-hallucinatie, is een van de grootste tekortkomingen van AI-systemen.

AI-hallucinatie treedt op wanneer chatbots informatie genereren die incorrect, verzonnen of misleidend is. De antwoorden klinken legitiem en gezaghebbend, maar missen een feitelijke basis. Dit is een fascinerend, maar zorgwekkend gedrag—vooral wanneer AI zelfverzekerd "hallucineert" over feiten, strategieën of oplossingen die gebruikers op het verkeerde been kunnen zetten.

In deze blog duiken we in AI-hallucinatie: wat het is, waarom het gebeurt en—belangrijker nog—hoe je het kunt aanpakken. Als je je ooit hebt afgevraagd waarom jouw chatbot af en toe “op hol slaat”, dan is dit de gids voor jou.

Wat is AI-hallucinatie?

Om AI-hallucinatie echt te begrijpen, moeten we een stap terug nemen en bekijken hoe conversatie-AI-tools zoals ChatGPT, Claude AI, Gemini en Pi werken. Hoewel deze tools enorm geavanceerd zijn, vereist het begrijpen van hallucinatie dat we naar de achterliggende mechanismen kijken.

De ruggengraat van deze tools bestaat uit Large Language Models (LLMs). Maar LLMs “weten” dingen niet op de manier waarop mensen dat doen. Hoewel ze vragen kunnen beantwoorden, informatie kunnen verstrekken en zelfs problemen kunnen oplossen, bezitten ze geen echte kennis of begrip. In plaats daarvan voorspellen LLMs de meest waarschijnlijke woordvolgorde op basis van de input die je geeft.

In de kern zijn LLMs statistische voorspellingsmachines. Wanneer je hen een vraag stelt, weten ze het antwoord niet in de traditionele zin. In plaats daarvan genereren ze een reactie die het meest waarschijnlijk correct lijkt, op basis van patronen die ze hebben geleerd uit enorme hoeveelheden trainingsdata.

Deze aanpak maakt ze enorm veelzijdig, maar verklaart ook waarom hallucinaties voorkomen. Wanneer de context onduidelijk is, of wanneer de vraag buiten de trainingsdata van de AI valt, kan het model de gaten opvullen met antwoorden die overtuigend klinken, maar feitelijk onjuist zijn.

Door LLMs te beschouwen als voorspellende tools in plaats van kennisgebaseerde systemen, wordt het duidelijk waarom AI-hallucinaties optreden. Zie het als een geavanceerde gok in plaats van een concrete waarheid—soms juist, maar de kans op fouten blijft altijd aanwezig.

In de volgende sectie gaan we dieper in op de oorzaken van AI-hallucinaties en de belangrijkste factoren die hieraan bijdragen.

Oorzaken van AI-hallucinaties

AI-hallucinaties gebeuren niet willekeurig. Ze zijn het resultaat van specifieke factoren die verband houden met hoe LLMs worden ontworpen, getraind en gebruikt. Hier zijn de belangrijkste oorzaken:

1. Gebrek aan begrip

LLMs begrijpen de informatie die ze genereren niet echt. Ze vertrouwen op statistische waarschijnlijkheden om het volgende woord in een reeks te voorspellen. Dit betekent dat ze soms informatie produceren die wel logisch klinkt, maar niet feitelijk correct is.

2. Gaten in trainingsdata

AI-modellen worden getraind op enorme datasets, maar deze zijn niet altijd volledig of foutloos. Wanneer een model geconfronteerd wordt met een vraag die buiten zijn kennisgebied valt, probeert het te extrapoleren—wat kan leiden tot verzonnen of incorrecte antwoorden.

3. Onduidelijke invoer

Wanneer gebruikers vage of slecht gedefinieerde vragen stellen, vult de AI de leemtes aan door aannames te maken. Dit leidt vaak tot hallucinaties, omdat de AI een samenhangend antwoord probeert te creëren, zelfs als de informatie ontbreekt.

4. Overmatige zelfverzekerdheid

LLMs zijn ontworpen om vloeiende en zelfverzekerde antwoorden te genereren. Dit maakt hun reacties overtuigend, zelfs wanneer ze onjuist zijn. Hierdoor kunnen hallucinaties moeilijk te detecteren zijn.

5. Complexe redenering

Taken die ingewikkelde logica of meerdere stappen vereisen (bijv. berekeningen of logische afleidingen), brengen LLMs vaak in de problemen. Hierdoor sluipen fouten in de antwoorden en kunnen er hallucinaties ontstaan.

6. Bias in trainingsdata

Als de data waarmee een model wordt getraind onnauwkeurigheden, vooroordelen of onvolledige informatie bevat, kunnen deze fouten terugkomen in de gegenereerde output, soms in de vorm van hallucinaties.

Nu we weten waarom AI-hallucinaties ontstaan, gaan we kijken naar hoe we ze kunnen herkennen en minimaliseren.

Hoe verminder je AI-hallucinaties in je AI-toepassingen?

Omdat LLMs altijd gebaseerd zijn op voorspellende modellen, zullen ze nooit 100% foutloos zijn. Maar als je AI gebruikt voor bedrijfskritische toepassingen, zoals klantenservice of medische adviezen, dan is nauwkeurigheid essentieel.

Denk aan een AI-chatbot die klantenondersteuning biedt. Wat als deze foute informatie geeft over garantievoorwaarden of verkeerde probleemoplossingen suggereert? Dit kan niet alleen klanten frustreren, maar ook de reputatie van je bedrijf schaden. Daarom is het verminderen van AI-hallucinaties cruciaal.

1. Verbeter de kwaliteit van trainingsdata

Een van de grootste oorzaken van hallucinaties is slecht samengestelde trainingsdata. Zorg ervoor dat je AI-modellen leren van correcte, relevante en hoogwaardige informatie. Dit verkleint de kans op foutieve verbanden en hallucinerende antwoorden.

2. Gebruik externe validatie

Vertrouwen op alleen een voorgeleerd model verhoogt de kans op hallucinaties, vooral bij veranderlijke of gespecialiseerde informatie. Door je AI-systeem te koppelen aan externe, betrouwbare gegevensbronnen, kan het feitelijke informatie verifiëren voordat het antwoordt.

3. Geef duidelijke en specifieke opdrachten

De kwaliteit van AI-uitvoer hangt sterk af van hoe de vragen worden gesteld. Vage prompts dwingen het model om te “raden” wat je bedoelt, wat leidt tot meer hallucinaties.

4. Zorg voor menselijke controle

AI kan veel taken autonoom afhandelen, maar in bepaalde scenario’s is menselijke beoordeling essentieel. In situaties waarin nauwkeurigheid cruciaal is, moet een mens kunnen ingrijpen wanneer de AI onzeker is over zijn antwoord.

Slimmere AI, minder hallucinaties

AI is een krachtig hulpmiddel, maar heeft zijn beperkingen. Door je AI te optimaliseren met hoogwaardige data, externe validatie en domeinspecifieke training, kun je betrouwbare en nauwkeurige AI-oplossingen ontwikkelen die écht waarde toevoegen aan je bedrijf.