AI lijkt soms bijna té perfect te werken. Je stelt een vraag, en binnen enkele seconden rolt er een vlot geschreven antwoord uit. Toch kan het gebeuren dat je een antwoord krijgt dat volstrekt logisch klinkt, maar feitelijk nergens op slaat. In de tech-wereld noemen we dit hallucineren.
Geen zorgen, je computer is niet echt de weg kwijt. Maar voor jou als gebruiker is het wel essentieel om te begrijpen wat er precies gebeurt achter de schermen.
Wat is een AI-hallucinatie precies?
Een hallucinatie vindt plaats wanneer een AI-model, zoals ChatGPT of Google Gemini, informatie presenteert die onjuist, onlogisch of simpelweg niet bestaand is, terwijl de toon van het bericht heel zelfverzekerd blijft.
Om dit te begrijpen, moeten we kijken naar hoe een LLM (Large Language Model) werkt. Dit is de technologie achter de chatbot. Een LLM werkt eigenlijk als een supergeavanceerde versie van de tekstvoorspelling op je telefoon. Het begrijpt de wereld niet zoals wij dat doen; het voorspelt simpelweg welk woord het meest waarschijnlijk volgt op het vorige, gebaseerd op patronen in een enorme berg data.
Om het concept echt concreet te maken, kijken we naar een klassiek voorbeeld van hoe een AI-hallucinatie er in de praktijk uitziet. Stel je voor dat je de chatbot vraagt om een korte biografie van een niet-bestaand persoon, of vraagt naar een gebeurtenis die nooit heeft plaatsgevonden.
Een praktijkvoorbeeld: De verzonnen expert
Stel, je typt de volgende vraag in:
"Wie was de Nederlandse professor Jan-Willem van den Berghe en wat was zijn bijdrage aan de uitvinding van het internet in 1975?"
In werkelijkheid heeft deze man nooit bestaan en werd het internet niet in 1975 door een Nederlander uitgevonden. Een hallucinerende AI zou echter dit kunnen antwoorden:
"Professor Jan-Willem van den Berghe (1932-2004) was een vooraanstaande informaticus aan de TU Delft. In 1975 publiceerde hij het baanbrekende paper 'Digitale Knooppunten', waarin hij de basis legde voor wat we nu het TCP/IP-protocol noemen. Zijn werk was cruciaal voor de vroege ontwikkeling van Europese netwerkverbindingen."
Waarom is dit een hallucinatie?
Dit antwoord is gevaarlijk omdat het zeer geloofwaardig klinkt:
Er worden specifieke jaartallen en locaties (TU Delft) genoemd.
Er wordt een fictieve titel van een publicatie verzonnen ('Digitale Knooppunten').
De toon is informatief en autoritair.
De AI "weet" namelijk hoe een biografie van een wetenschapper is opgebouwd. Omdat jij in je vraag al suggereert dat deze man bestond en iets met het internet te maken had, vult de AI de rest in om jou een compleet antwoord te geven. De technologie kiest hier vloeiendheid boven feitelijke juistheid.
Waarom verzint de computer dingen?
Het doel van AI is vaak om behulpzaam te zijn en een vloeiend antwoord te geven. Soms wordt de technologie hierin iets te enthousiast. Er zijn een paar redenen waarom dit gebeurt:
Gaten in de kennis: Als de AI het antwoord niet weet, probeert het op basis van waarschijnlijkheid een antwoord te construeren dat "past" bij de vraag.
Contextverwarring: De AI kan verschillende onderwerpen door elkaar halen die in de trainingsdata dicht bij elkaar lagen.
Te specifieke vragen: Wanneer je vraagt naar een bron die niet bestaat, kan de AI een geloofwaardig klinkende titel en auteur verzinnen omdat het "weet" hoe een bronvermelding eruit hoort te zien.
Wat heb jij hieraan in de praktijk?
Het herkennen van hallucinaties maakt je een kritische en vaardige gebruiker. Je hoeft niet bang te zijn voor de techniek, maar je moet haar wel behandelen als een enthousiaste stagiair: slim en snel, maar altijd even controleren op foutjes.
Door te weten dat hallucinaties bestaan, voorkom je dat je onjuiste informatie overneemt in een belangrijk werkdocument of een e-mail naar een klant. Het is een hulpmiddel voor je concepten, geen onfeilbare encyclopedie.
Drie tips om hallucinaties te beperken
Je kunt zelf veel doen om de kans op onzin-antwoorden te verkleinen:
Geef context: Hoe meer informatie je geeft over wat je precies nodig hebt, hoe minder de AI zelf hoeft in te vullen.
Vraag om bronnen: Hoewel AI ook bronnen kan verzinnen, dwingt het de software vaak om dichter bij de bekende feiten te blijven.
De 'dubbelcheck': Gebruik AI voor de structuur, de toon en de creativiteit, maar controleer jaartallen, namen en harde feiten altijd via een traditionele zoekmachine.
Wil je vaker dit soort praktische tips ontvangen om meer uit moderne technologie te halen? Bekijk dan ook onze andere artikelen over slim werken met AI op ClaudiaBliss en word de regisseur van je eigen digitale gereedschapskist!