AI kan een antwoord geven dat aannemelijk klinkt en toch onjuist is. Dat risico heet vaak hallucinatie of confabulatie. Het komt niet doordat een model bewust liegt, maar doordat gegenereerde output niet automatisch hetzelfde is als geverifieerde informatie.
AI liegt niet. Het vult gaten op.
Er is een woord dat veel opduikt als mensen het hebben over AI die dingen fout doet.
Hallucinatie.
Het klinkt dramatisch. Alsof de AI dingen ziet die er niet zijn. Maar wat het echt betekent is veel gewoner, en juist daardoor gevaarlijker.
Wat hallucinatie echt betekent
NIST, het Amerikaanse National Institute of Standards and Technology, definieert het als confabulatie: AI produceert content die zelfverzekerd, vloeiend en fout is. Niet willekeurig fout. Aannemelijk fout. Fout op een manier die past bij hoe een correct antwoord eruit zou zien.
OpenAI heeft geschreven over waarom dit gebeurt. Modellen kunnen worden getraind op manieren die het produceren van een antwoord belonen boven het toegeven van onzekerheid. Dus als het model geen betrouwbare informatie heeft, zegt het dat niet altijd. Het produceert iets wat klinkt als een antwoord.
Het resultaat kan vloeiend en overtuigend zijn, ook wanneer een detail ontbreekt of fout wordt ingevuld. Moderne systemen kunnen onzekerheid aangeven, bronnen tonen of websearch gebruiken, maar ook dan blijft controle nodig.
Hoe het eruitziet in de praktijk
Een advocaat in New York diende in 2023 een juridisch stuk in bij een rechtbank. Het stuk citeerde meerdere rechtszaken als precedenten.
De zaken bestonden niet.
ChatGPT had ze gegenereerd. Echte namen. Echte zaaknummers. Echte samenvattingen. De advocaat had het niet gecontroleerd. De rechter merkte het op. De advocaat werd beboet.
De zaak werd uitgebreid besproken door de New York Times en werd een van de meest gerapporteerde voorbeelden van AI-hallucinatie die echte schade veroorzaakte.
Dat is een extreem geval. Maar hetzelfde gebeurt op veel kleinere schaal elke dag.
Een ondernemer vraagt AI naar de gemiddelde prijs van webdesign in Spanje. Zonder actuele bronnen kan er een specifiek bedrag verschijnen dat niet goed is onderbouwd. Met websearch kan het antwoord beter worden onderbouwd, maar je moet nog steeds bekijken welke bronnen zijn gebruikt en hoe actueel ze zijn.
Iemand vraagt naar regels rond personeel in Spanje. Een antwoord kan goed gestructureerd zijn en toch een verkeerde uitzondering, regio of datum gebruiken. Bij juridische en arbeidsrechtelijke informatie hoort daarom altijd controle via een actuele officiële bron of professional.
Iemand vraagt naar openingstijden van een bedrijf aan de Costa Blanca. Een AI-systeem met websearch kan actuele vermeldingen ophalen, maar die bron kan zelf verouderd zijn. Controleer daarom belangrijke lokale gegevens rechtstreeks bij het bedrijf of op de officiële vermelding.
In elk geval leest het antwoord hetzelfde, of het nu nauwkeurig is of verzonnen.
Neppbronnen zijn een specifiek probleem
AI kan feiten, citaten of bronverwijzingen verkeerd weergeven. Bij systemen zonder echte bronophaling kunnen ook volledig verzonnen referenties voorkomen.
Vraag je om een bron, controleer dan of de link echt bestaat en of de bron daadwerkelijk zegt wat in het antwoord wordt beweerd. Een overtuigend ogende verwijzing is geen bewijs op zichzelf.
Dit is bijzonder gevaarlijk omdat een bron aanvoelt als bewijs. Je ziet een citaat en je waakzaamheid daalt. Je stopt met kritisch lezen. Dat is het moment waarop de verzonnen informatie erdoorheen glipt.
De regel is eenvoudig: als een bron ertoe doet, open hem zelf. Vertrouw de titel niet. Vertrouw de samenvatting niet. Open de werkelijke pagina, controleer de datum, controleer de auteur, controleer of het zegt wat de AI beweerde dat het zegt.
Waarom het vaker voorkomt met lokale informatie
AI-modellen zijn getraind op grote hoeveelheden internationale data en moderne systemen kunnen daarnaast actuele bronnen ophalen. Toch verschilt de dekking sterk per onderwerp, taal en regio.
Bij lokale regelgeving, belastingen, vastgoed en vergunningen aan de Costa Blanca kan algemene Europese of landelijke informatie te breed zijn. Het probleem is daarom niet simpelweg dat lokale informatie 'niet in de trainingsdata zit', maar dat je altijd moet controleren of een bron echt geldt voor Spanje, de Comunidad Valenciana en eventueel de betreffende gemeente.
Dit is het patroon dat ik het vaakst zie: iemand gebruikt AI om iets te onderzoeken dat specifiek is voor Spanje of de Costa Blanca, en het antwoord dat ze krijgen gaat technisch gezien over Europa, of erger, over een heel ander land.
Het leest correct. De context is verkeerd.
Het ding dat dit moeilijk te zien maakt
Als AI "ik weet het hier niet zeker van" zei voor elk antwoord waarover het onzeker was, zou hallucinatie gemakkelijk te beheren zijn.
Soms wel, soms niet. Moderne systemen kunnen onzekerheid, waarschuwingen of bronnen tonen, maar dat gebeurt niet betrouwbaar bij iedere fout.
Een overtuigende formulering zegt weinig over de feitelijke zekerheid. Een echte en een onjuiste bron kunnen op het eerste gezicht even geloofwaardig ogen. Daarom blijft broncontrole belangrijk.
Je kunt het niet zien aan de tekst zelf. Je moet controleren.
Dat is geen kritiek op AI als hulpmiddel. Het is gewoon de realiteit van hoe het nu werkt. En dat weten verandert hoe je het zou moeten gebruiken.
Wat je eraan kunt doen
Controleer alles wat ertoe doet. Dat betekent:
Prijzen: kijk naar actuele bronnen die specifiek zijn voor Spanje. Juridische en belastingregels: check bij een professional of een geverifieerde Spaanse overheidsbron. Bronnen en citaten: open elke link voordat je hem vertrouwt. Lokale bedrijfsinformatie: controleer rechtstreeks bij het bedrijf. Statistieken: zoek de originele studie, niet de AI-samenvatting.
AI is nog steeds nuttig voor structuur, voor concepten, voor het genereren van ideeën, voor het herschrijven van ruwe tekst. Voor die dingen telt de exacte nauwkeurigheid van elke bewering minder.
Maar voor alles wat op je website komt, in een contract gaat, in advies aan een klant, of in een beslissing die geld kost: controleer het onafhankelijk.
Het volgende artikel gaat over wat er gebeurt als AI-gegenereerde desinformatie niet op één plek blijft. Hoe het zich verspreidt, hoe het wordt versterkt, en waarom "ChatGPT zei het" een zin is die je voorzichtiger zou moeten maken, niet minder.
Lees deel 3: "ChatGPT zei het" is geen bron.
Als je wilt weten of de content op jouw website te vertrouwen is, stuur me je URL via WhatsApp en ik kijk er naar.
Lees meer:
