AI-zoekmachines en chatbots kunnen met grote stelligheid volledig verzonnen informatie presenteren als feit, een fenomeen dat ‘AI slop’ wordt genoemd. Dit vormt een direct risico voor ondernemers die op deze tools vertrouwen voor marktonderzoek, content of strategische beslissingen.

Wat er aan de hand is

Onafhankelijke analyses, zoals gerapporteerd door Search Engine Journal, laten nieuwe voorbeelden zien waarbij AI-zoektools vol vertrouwen niet-bestaande SEO-updates en verzonnen beleidswijzigingen citeren. Dit illustreert een groeiend probleem: large language models (LLM’s) kunnen hallucineren en fabricaties genereren die plausibel lijken, maar volledig uit de lucht gegrepen zijn. Het gevaar schuilt in een vicieuze cirkel – de ‘AI slop loop’ – waarbij deze gegenereerde onzin vervolgens weer als trainingsdata voor andere AI-systemen kan dienen, waardoor de vervuiling zich verspreidt. Dit is geen hypothetisch probleem, maar een geverifieerd patroon dat voorkomt in tools die bedoeld zijn om accurate antwoorden te geven.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals betekent dit dat elk feit, cijfer of advies dat uit een AI-zoektool of chatbot komt, in principe verdacht is tot het tegendeel is bewezen. Het risico is het grootst bij tijdgevoelige of snel veranderende informatie, zoals zoekmachine-algoritmes, regelgeving, prijzen of productdetails. Een verkeerd geïnterpreteerde ‘update’ kan leiden tot kostbare aanpassingen in je marketingstrategie, website of dienstverlening die op niets zijn gebaseerd. Het vertrouwen in AI als een soort alwetende orakel is onterecht en kan je bedrijf kwetsbaar maken voor slechte beslissingen gebaseerd op lucht.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische aanpak draait om het invoeren van een eenvoudig verificatieprotocol voor alle AI-gegenereerde informatie die je voor je bedrijf wilt gebruiken.

Als je marktonderzoek doet met AI… gebruik de tool dan niet om feiten op te halen, maar om onderzoeksvragen en zoektermen te genereren. Vraag niet: “Wat zijn de exacte SEO-rankingfactoren voor 2024?” maar wel: “Geef me een lijst met hypothetische SEO-rankingfactoren om verder te onderzoeken.” Neem vervolgens elk punt over en zoek het handmatig op via betrouwbare, geciteerde bronnen zoals officiële blogs van Google, gerenommeerde nieuwssites of academische publicaties.

Als je AI gebruikt voor het schrijven van content… laat de tool nooit eigen feiten of claims bedenken. Gebruik het alleen voor het herformuleren of structureren van informatie die je zelf al hebt geverifieerd. Een concrete werkwijze is: verzamel eerst je bronnen en kernpunten, voer die samengevat in als context voor de AI, en vraag dan om hulp bij de opbouw of toon. Controleer daarna het output altijd kritisch op vreemde toevoegingen.

Als je een team aanstuurt dat met AI werkt… stel een basisregel in: “Geen enkel extern gericht feit, cijfer of statement mag puur op AI-authoriteit worden gepubliceerd.” Moedig aan om AI-output te behandelen als een eerste, ruwe draft die grondige factchecking nodig heeft. Creëer een cultuur waarin het normaal is om naar de primaire bron te vragen.

Als je klantvragen beantwoordt met behulp van een chatbot… wees uiterst voorzichtig met het automatiseren van specifieke, feitelijke antwoorden over je producten, diensten of leveringsvoorwaarden. Programmeer de bot zo dat hij bij twijfel doorverwijst naar een mens of een directe link naar de officiële bron (zoals de productpagina of algemene voorwaarden) geeft, in plaats van zelf een antwoord te fabriceren.

De kern is om AI te zien als een creatieve assistent met een neiging tot verzinnen, niet als een archief of onderzoeksdatabase. Het toepassingsblok is gebaseerd op het algemene risico van hallucinaties zoals beschreven in het bronartikel; specifieke verificatietools worden daarin niet genoemd.

Bron: Search Engine Journal