Hoe voorkom je ai-hallucinatie?
In dit artikel:
Copilot, Claude en Gemini zijn krachtig maar niet feilloos: ze vullen ontbrekende informatie vaak met klinkende onzin. Dat vormt voor organisaties die op betrouwbare informatie moeten bouwen — juristen, beleidsmakers, beleggers — een serieus risico. Recent onderzoek toont dat LLM’s in ongeveer driekwart van juridische vragen hallucineren; zelfs domeinspecifieke modellen leveren in één op de drie à vier gevallen foutieve citaten. Deloitte meldt dat vier op de tien leidinggevenden al verkeerde besluiten namen op basis van misleidende ai-output.
De eerste stap is accepteren dat hallucinaties structureel zijn. Van daaruit moeten organisaties drie scherpe lijnen uitzetten: voorkomen, detecteren en beheren. Technisch helpt retrieval‑augmented generation (RAG) om gegenereerde tekst aan gecontroleerde bronnen te koppelen, maar alleen wanneer de hele pijplijn robuust is ingericht: vectorindexen opschonen, embeddings valideren, documentversies bijhouden en retrievalresultaten monitoren. Zonder die discipline kan verouderde of onjuiste content alsnog als actuele bron verschijnen.
Ook de menselijke kant is cruciaal. Foutieve prompts — bijvoorbeeld vragen om een exact aantal voorbeelden dat niet bestaat — vergroten de kans op verzinsels. Training in promptvaardigheden is daarom noodzakelijk; Microsoft adviseert de ICE‑aanpak: duidelijke Instructies, scherpe Condities (bijv. ’alleen uit deze documenten’) en Escalatie‑regels (laat het model erkennen wanneer het het niet weet). Verder helpt een lagere temperature‑instelling (ongeveer 0,1–0,4) om variatie en hallucinerend gedrag te verminderen.
Organisaties moeten bovendien differentiëren naar het type hallucinatie: feitelijke fouten vragen om strengere bronverificatie, temporele fouten om actuele datasets, linguïstische fouten om domeinspecifieke modellen. Analyseren welke patronen van fouten optreden maakt gerichte mitigatie mogelijk. Kleinere, gespecialiseerde modellen (SLM’s) leveren vaak betrouwbaardere antwoorden, maar zijn ook niet immuun voor verzinsels.
Governance vraagt blijvende aandacht: beleid voor bronverantwoording en groundedness‑checks, logging en auditability, escalatieprocedures en rolgebaseerde toegang zijn essentieel. Outputs in hoog‑risico domeinen moeten altijd door vakexperts worden nagekeken — ai kan betekenis niet echt begrijpen en maakt op onvoorspelbare momenten fouten.
Praktische acties die organisaties kunnen nemen:
- Formuleer heldere, contextrijke prompts en train medewerkers in promptdesign.
- Gebruik RAG en koppel modellen uitsluitend aan gecontroleerde, beheerde databronnen.
- Vraag om stap‑voor‑stap redenering en verifieer citaten en feiten handmatig.
- Verzamel feedback, hertrain waar nodig en monitor modelgedrag continu.
- Implementeer governance‑kaders met logging, audits en escalatieprocedures.
Kortom: de voordelen van ai‑assistenten blijven groot, maar het beperken van hallucinaties vereist zowel technische slagkracht als organisatiebrede processen en menselijk toezicht.