AI-hallucinaties: wat zijn het en hoe voorkom je ze?
Een van de grootste problemen met hedendaagse AI is hallucinatie. Wie met ChatGPT of Gemini heeft gewerkt, is het waarschijnlijk weleens tegengekomen: verzonnen gegevens, onjuiste conclusies of verwijzingen naar onderzoeken die niet bestaan. Dat zijn geen onschuldige eigenaardigheden, maar fouten met mogelijke gevolgen. In dit artikel lees je hoe je het risico verkleint.
Wat zijn AI-hallucinaties?
Bij een AI-hallucinatie genereert een model een antwoord dat geloofwaardig klinkt, maar niet klopt, niet door gegevens wordt onderbouwd of volledig is verzonnen.
Stel dat we AI vragen om de KvK-nummers van 20 bedrijven in Amsterdam met stijgende omzet. We krijgen misschien een ogenschijnlijk logische, complete lijst terug, terwijl alle vermelde KvK-nummers verzonnen zijn.
Kenmerkend voor hallucinaties is juist die schijn van logica: de antwoorden ogen overtuigend en AI toont geen spoor van twijfel. Daarom waarschuwen de interfaces van taalmodellen gebruikers om genoemde cijfers en feiten te controleren.
Hoe ontstaan AI-hallucinaties?
De oorzaak van AI-hallucinaties ligt in de werking van taalmodellen: een model ‘weet’ iets niet in de menselijke betekenis van het woord, maar voorspelt op basis van trainingsgegevens en context welk antwoord het waarschijnlijkst is.
Hallucinaties treden vooral op in drie situaties:
- Ontbrekende gegevens (de belangrijkste oorzaak: het model gaat gokken);
- Een onduidelijke prompt (het model vult de leemtes zelf in);
- Een te complexe taak (het model probeert alles tegelijk te doen).
Het probleem zit dus niet alleen in het taalmodel, maar ook in de toegang tot gegevens. Hallucinaties ontstaan niet zomaar uit het niets: ze hangen samen met omstandigheden waarop je invloed kunt uitoefenen.
Hoe voorkom je AI-hallucinaties?
Je kunt het risico op AI-hallucinaties verkleinen door modellen directe toegang tot gestructureerde gegevens te geven. In zo’n omgeving kunnen taalmodellen informatie beter interpreteren, beslissingen nemen en conclusies trekken.
De volgende drie methoden doen precies dat, elk op een ander technisch niveau.
Een databestand voorbereiden
Werken met gegevens die al klaarstaan, is de eenvoudigste manier om hallucinaties aan te pakken. Zo geef je AI minder ruimte om zelf iets te verzinnen.
Beginnende gebruikers behandelen een taalmodel soms alsof het tegelijk een zoekmachine, een ETL-pijplijn en een systeem voor webscraping is. Maar als een taak vraagt om gegevens te verzamelen, op te schonen en te standaardiseren, kan het contextvenster vollopen. Het risico op hallucinaties neemt dan sterk toe.
Daarom is het verstandig om het verzamelen van gegevens op te delen in meerdere, kleinere prompts en tussendoor te controleren of de antwoorden kloppen. Dat klinkt misschien saai en tijdrovend, maar zo leg je een betrouwbare basis waarop taalmodellen kunnen doen waar ze goed in zijn: werken met beschikbare gegevens.
Een API gebruiken
Een API-koppeling is een geavanceerdere aanpak: die biedt sneller en op grotere schaal toegang tot gegevens die actueel kunnen blijven. Als een databestand aanleveren lijkt op een emmer water brengen, dan is een API als het opendraaien van een kraan.
De zoekfuncties van ChatGPT, Claude en Gemini werken in grote lijnen zoals een mens zoekt. Taalmodellen raadplegen content op externe platforms, zoals Reddit en Wikipedia, en formuleren op basis daarvan een antwoord.
Bij die werkwijze weet je alleen niet zeker of de gevonden informatie juist en actueel is. Verspreide bronnen hanteren verschillende standaarden en peildata en kunnen bovendien menselijke fouten of meningen bevatten. Een API kan dat probleem beperken door een vaste, programmeerbare bron van opgeschoonde gegevens te bieden.
De API van Monitly biedt bijvoorbeeld toegang tot statistieken uit de hele wereld via directe verbindingen met bronnen van instellingen zoals het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS), Eurostat, de Wereldbank, de WHO en het IMF. AI hoeft dan niet allerlei websites af te zoeken, maar kan de API rechtstreeks bevragen en de meest recente beschikbare gegevens ontvangen. Dat maakt analyse en interpretatie eenvoudiger.
Een MCP-koppeling maken
Met MCP (Model Context Protocol) kun je taalmodellen direct toegang geven tot bestanden, spreadsheets, code en applicaties. Dat verkleint het risico op hallucinaties aanzienlijk: het model kan werken met gegevens die al beschikbaar zijn.
Het bedrijfsdataplatform Compabase heeft bijvoorbeeld een MCP-koppeling waarmee AI snel lokale bedrijven kan verifiëren. Vragen we opnieuw om de KvK-nummers van 20 Amsterdamse bedrijven met stijgende omzet, dan kan het model gegevens opzoeken in plaats van nummers te verzinnen. Het verschil is niet dat het model plotseling ‘slimmer’ is geworden. Het had eerder geen toegang tot die gegevens; nu kan het een eenvoudige SQL-query op de database uitvoeren en concrete resultaten ophalen.
Anders gezegd:
Zonder MCP:
- een deel van de bedrijven bestaat niet;
- de financiële gegevens zijn willekeurig;
- de KvK-nummers zijn verzonnen.
Met MCP:
- het model bevraagt een database;
- het haalt specifieke records op;
- de databasequery levert een voorspelbaar resultaat op.
Natuurlijk verdwijnen hallucinaties niet volledig als we van AI blijven verwachten dat het te veel gegevens tegelijk verwerkt en combineert. Maar in een omgeving met een duidelijke structuur, actuele gegevens en beperkte ruimte voor interpretatie hoeft het model minder te gokken en kan het bestaande informatie analyseren.
Samenvatting
- Bij AI-hallucinaties genereert een model informatie die geloofwaardig klinkt, maar onjuist of verzonnen is.
- Een belangrijke oorzaak is het ontbreken van gegevens: zonder betrouwbare bron gaat AI gokken.
- Taalmodellen werken het best met voorbereide, gestructureerde gegevens. Geef ze daarom waar mogelijk toegang tot bestanden, API’s of MCP-koppelingen.
Jouw commentaar is toegevoegd en wacht op goedkeuring.
Geef een reactie