AI hallucinaties zijn fouten die je AI-tool met hetzelfde vertrouwen presenteert als correcte antwoorden. Ze vallen niet op omdat je tool geen foutmelding geeft. Door simpele logging en validatiechecks in te bouwen, kun je deze fouten opsporen zonder dat je technische diepgang nodig hebt.

Wat er aan de hand is

AI-modellen zoals ChatGPT of andere Large Language Models (LLM’s) hallucineren: ze verzinnen informatie met dezelfde overtuiging als waarmee ze correcte antwoorden geven. Dit gebeurt omdat een LLM het volgende woord kiest op basis van statistische waarschijnlijkheid, niet op basis van feitencontrole. Volgens een blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, falen AI-pipelines zelden luidruchtig. Ze draaien, leveren schone output en passeren downstream validatie, behalve dat het antwoord fout is. Een samenvattingsstap verzint cijfers. Een classificatieagent retourneert inconsistente labels. Geen van deze fouten genereert een foutmelding, dus pipelines lijken in orde.

De oorzaken van hallucinaties zijn divers. Ten eerste kent een LLM alleen wat in zijn trainingsdata staat, met een vaste afsluitdatum. Vraag naar iets dat daarna gebeurde, en het model verzint een antwoord. Ten tweede bevat trainingsdata verouderde artikelen, tegenstrijdige bronnen en desinformatie. Google’s AI Overview raadde in 2024 aan om lijm aan pizza toe te voegen, omdat het systeem een Reddit-grap als legitieme bron oppikte. Ten derde, zonder een expliciete referentie vertrouwt een LLM op zijn parametrische geheugen, een samenvatting van training die bronnen mengt en getallen benadert. Zonder feitencheck komen ondersteunde antwoorden en verzinsels met hetzelfde vertrouwen.

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je niet blind kunt vertrouwen op AI-tools die je inzet voor klantenservice, contentcreatie of data-analyse. Een hallucinatie in een samenvatting van een klantgesprek kan leiden tot verkeerde conclusies. Een AI die productbeschrijvingen genereert, kan feiten verzinnen over specificaties. Omdat hallucinaties niet als fouten worden gemarkeerd, kunnen ze onopgemerkt blijven en schade veroorzaken, zoals reputatieschade of foutieve beslissingen. Het goede nieuws is dat je met eenvoudige controles deze fouten kunt opsporen, zonder dat je een data scientist hoeft in te huren.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je AI gebruikt voor klantensamenvattingen, overweeg om een logboek bij te houden van alle input en output van je AI-tool. Dit kan een simpel Excel-bestand zijn of een kolom in je CRM. Noteer per gesprek wat de AI samenvatte en controleer steekproefsgewijs of de genoemde cijfers en data kloppen. Je zou kunnen afspreken dat je wekelijks vijf samenvattingen handmatig checkt. Zo bouw je een patroonherkenning op: als de AI vaak getallen verzint, pas je je instructies aan.

Als je AI inzet voor het genereren van productbeschrijvingen, kun je een validatiestap toevoegen door een tweede AI of een simpele regelcheck in te zetten. Vraag de AI om bij elk feit een bron te vermelden, bijvoorbeeld een productcode of een URL naar de specificatiepagina. Als die bron ontbreekt, markeer je de beschrijving als onbetrouwbaar. Dit kun je automatiseren met een workflowtool zoals n8n, maar ook handmatig doen door een checklist in je contentmanagementsysteem.

Als je een AI-chatbot op je website hebt, kun je logging gebruiken om hallucinaties te detecteren. Laat de chatbot elke output loggen in een aparte database of spreadsheet. Als een klant klaagt over een fout antwoord, kun je terugzoeken wat de chatbot precies zei. Door deze logs te analyseren, ontdek je welke onderwerpen vatbaar zijn voor hallucinaties. Je kunt dan de chatbot trainen op die onderwerpen of een fallback-antwoord geven zoals ‘Ik weet het niet, ik verbind je door met een medewerker.’

Als je AI gebruikt voor data-analyse, zoals het samenvatten van verkoopcijfers, voeg dan een validatiecheck toe die de output vergelijkt met een bekende waarheid. Bijvoorbeeld: als de AI zegt dat de omzet in Q1 met 15 procent steeg, controleer dan of dat overeenkomt met je eigen cijfers. Je kunt een simpele regel inbouwen: als de AI een percentage noemt, moet dat binnen een bepaalde marge vallen van wat je verwacht. Zo niet, dan wordt de output gemarkeerd voor handmatige controle.

Bron: n8n blog