💬 Hallucinaties: Wanneer AI Dingen Verzinnt

Als je ooit ChatGPT een vraag hebt gesteld en een zelfverzekerd maar compleet fout antwoord hebt gekregen, heb je een hallucinatie in actie gezien.

Het kan een onderzoeksartikel citeren dat niet bestaat, een boek verzinnen met een overtuigende titel en auteur, of beweren dat Napoleon ooit New York bezocht. Dit zijn geen opzettelijke leugens—het model probeert je niet te misleiden. Het zijn bijwerkingen van hoe taalmodellen tekst genereren.

Het begrijpen van hallucinaties geeft ons een duidelijker beeld van wat deze systemen wel (en niet) kunnen.

Waarom Hallucinaties Gebeuren

In de kern zijn grote taalmodellen waarschijnlijkheidsmachines. Ze slaan geen perfecte encyclopedie van de wereld op; ze voorspellen het volgende woord op basis van patronen in hun trainingsdata.

Dus als je vraagt: “Wie schreef het boek Neural Pathways to Success?”, dan raadpleegt het model zijn geleerde patronen:

  • “Boeken hebben meestal plausibel klinkende titels.”
  • “Boeken worden vaak geschreven door mensen met een PhD of herkenbare namen.”
  • “Een goede voortzetting is: by Dr. Jane Smith.”

Als het exacte feit niet in de trainingsdata zat, vult het model het gat op met de statistisch meest waarschijnlijke voortzetting—ook al bestaan het boek (en Dr. Jane Smith) niet.

Een Paar Grappige Voorbeelden

  • Verzonnen citaties: Vraag om referenties en het genereert mogelijk tijdschriften, volumes en paginanummers die perfect lijken—maar die geen enkele bibliothecaris kan vinden.
  • Fictieve biografieĂ«n: Je kunt te horen krijgen dat een niet-bestaande wiskundige “in de jaren 80 publiceerde over grafentheorie” met een indrukwekkend CV.
  • Alternatieve geschiedenis: Prompt “Wanneer ontdekte Julius Caesar Amerika?” en je krijgt misschien een exacte datum en beschrijving van zijn reis—overtuigend, maar onmogelijk.

💬 Uitleg van een verzonnen spreekwoord: Als je vraagt naar de betekenis van het oude spreekwoord ‘A sparrow never borrows in winter’, zal het model niet toegeven dat dit geen echt gezegde is. In plaats daarvan verzint het zelfverzekerd een interpretatie, misschien over zuinigheid, voorbereiding of vindingrijkheid—ondanks dat dit gezegde nergens bestaat. Kijk eens naar de output bij de vraag om dit spreekwoord uit te leggen:

Dat is een mooi spreekwoord-achtig gezegde. Het is niet erg gebruikelijk, maar de betekenis kan worden uitgelegd.

  • Letterlijk beeld: In de winter is voedsel schaars, en mussen (of vogels in het algemeen) kunnen geen graan van elkaar lenen. In plaats daarvan moeten ze overleven op wat ze zelf hebben opgeslagen of nog kunnen vinden.
  • Onderliggende les: Het suggereert het belang van vooruitzien, voorbereiding en zelfredzaamheid. Als je je in goede tijden (zomer/herfst) niet voorbereidt, kun je in moeilijke tijden (winter) niet op anderen rekenen.

Kort gezegd: “A sparrow never borrows in winter” betekent dat je niet op anderen moet rekenen om je uit de problemen te helpen; bereid je liever van tevoren voor zolang dat kan.

Deze voorbeelden laten zien dat de kracht van het model (vloeiendheid en samenhang) ook zijn zwakte is: het stopt nooit om de werkelijkheid te controleren.

Waarom Het Ertoe Doet

Hallucinaties zijn niet alleen grappige eigenaardigheden—ze hebben echte gevolgen:

  1. Vertrouwen en betrouwbaarheid: In onderwijs of onderzoek kunnen verzonnen citaties tijd verspillen of desinformatie verspreiden.
  2. Verwachtingen van gebruikers: Mensen nemen vaak aan dat vloeiendheid gelijkstaat aan waarheid, maar LLMs “kennen” feiten niet zoals mensen dat doen.
  3. Vooringenomenheid richting autoriteit: Hallucinaties bootsen vaak de stijl na van betrouwbare bronnen, waardoor ze moeilijker te herkennen zijn.

Hallucinaties Verminderen

Onderzoekers experimenteren met manieren om dit probleem te beteugelen:

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): In plaats van te gokken uit geheugen, haalt het model echte documenten op en baseert zijn antwoorden daarop.
  • Fact-checking lagen: Sommige systemen voegen een extra stap toe die outputs verifieert aan de hand van betrouwbare bronnen.
  • Gebruikersinterfaces: Door vertrouwensniveaus te tonen of onzekere delen te markeren, kunnen modellen signaleren wanneer een antwoord wankel is.

Ondanks vooruitgang zullen hallucinaties waarschijnlijk nooit volledig verdwijnen—het zijn bijproducten van hoe probabilistische voorspelling werkt.

Een Gebalanceerd Perspectief

Hallucinaties herinneren ons eraan dat AI-tekstgeneratie niet hetzelfde is als kennisopvraging. Deze systemen zijn briljant in taal, niet in waarheid.

Zie ze als getalenteerde improvisators: vraag je om een verhaal, dan spinnen ze iets boeiends. Vraag je om harde feiten, dan kunnen ze die ook improviseren—tenzij we vangrails ontwerpen.

Dus de volgende keer dat een AI je vertelt over Caesars reis naar Amerika of een studie in The Journal of Advanced Quantum Biology, neem het met een korreltje zout. Het is geen bug—het is het natuurlijke resultaat van een systeem dat blijft praten, zelfs als de feiten opraken.

Belangrijkste Inzichten

Hallucinaties gebeuren omdat taalmodellen de meest waarschijnlijke voortzetting van tekst genereren, niet omdat ze een interne waarheid over de wereld bevatten. Daarom verzinnen ze boeken, artikelen en gebeurtenissen die nooit hebben bestaan. Ze onthullen de grenzen van voorspellende tekst als kennisbron, benadrukken de noodzaak van grounding, fact-checking en retrieval-systemen, en herinneren ons eraan dat samenhang niet gelijkstaat aan correctheid. Hallucinaties zijn zowel een uitdaging als een venster op hoe AI werkt: patroonherkenning, probabilistisch, eindeloos vloeiend—maar niet altijd verankerd in de werkelijkheid.