Waarom AI fouten maakt
Begrijp de technische beperkingen van AI-modellen en waarom ze soms dingen verzinnen.
AI-modellen zijn krachtige hulpmiddelen, maar ze hebben fundamentele grenzen. Weten waarom AI fouten maakt is de eerste stap om het effectief en verantwoord te gebruiken.
Op deze pagina lees je de belangrijkste redenen waarom AI hallucinaties kan geven, verkeerde aannames kan maken of jouw woorden bevestigt, zelfs wanneer ze niet kloppen.
AI-modellen kennen geen feiten
AI-modellen hebben geen interne feiten-database. Ze voorspellen patronen.
Wanneer je een vraag stelt, genereert het model wat waarschijnlijk goed klinkt op basis van teksten die het tijdens de training heeft gezien. Het doet dat niet omdat het weet dat het waar is.
Tijdens de training leert een model miljarden keren achter elkaar wat het volgende token moet zijn. Daardoor begrijpt het hoe taal loopt, maar niet wat feitelijk klopt.
Wanneer je bestanden uploadt in MomentumAI, kan het model wél echte informatie uit jouw documenten gebruiken. Dat verkleint de kans op verkeerde aannames aanzienlijk bij vragen over jouw eigen inhoud. Zie Werken met bestanden voor meer informatie.
Voor meer achtergrond over hoe modellen worden getraind, zie Hoe AI werkt.
De drie kernbeperkingen
Hier vind je de drie belangrijkste manieren waarop AI fouten maakt – inclusief waarom het gebeurt en wat je daarvan merkt.
1. Hallucinatie: dingen verzinnen
AI kan geen feiten controleren. Als het iets niet weet, vult het de leegte op met iets dat aannemelijk klinkt, maar niet klopt.
Waarom dit gebeurt:
- Het model is ontworpen om altijd een antwoord te geven
- "Ik weet het niet" is geen natuurlijk gedrag voor een taalmodel
- Het voorspelt tekst op basis van herkenbare patronen, niet op basis van waarheid
Voorbeelden:
- Vraag naar een vergadering die nooit heeft plaatsgevonden, en het model beschrijft tóch een volledige vergadering
- Vraag wanneer MomentumAI een award won die niet bestaat, en het model kan alsnog een datum noemen
Effect in de praktijk:
- Verzonnen citaties of bronnen
- Bedachte cijfers of statistieken
- Beschrijvingen van producten, personen of gebeurtenissen die nooit hebben bestaan
2. Sycophancy: instemmen met verkeerde aannames
AI is getraind om behulpzaam en meewerkend te zijn. Soms betekent dit dat het model meegaat in wat jij zegt, zelfs als het niet klopt.
Waarom dit gebeurt:
- Modellen leren dat instemmende antwoorden hoger worden beoordeeld
- Ze hebben geen intern kompas dat feiten van fictie scheidt
- Ze zijn ontworpen om samen te werken, niet om tegen te spreken
Voorbeeld:
Als jij zegt: "Mijn strategie is briljant, toch?", kan de AI dat bevestigen, zelfs als de aanpak slecht is.
Effect in de praktijk:
- Je vooroordelen worden versterkt
- Onjuiste aannames worden bevestigd
- Slechte beslissingen lijken logisch en goed onderbouwd
3. Confident guessing: zeker klinken terwijl het een gok is
AI klinkt bijna altijd overtuigd, ook wanneer het antwoord niet klopt.
Waarom dit gebeurt:
- Het model heeft geen intern gevoel van zekerheid
- Het is getraind om helder en zelfverzekerd te klinken
- Het genereert tekst op dezelfde manier, of het gelijk heeft of niet
Voorbeeld:
"De hoofdstad van Frankrijk is Parijs" klinkt even zeker als "De hoofdstad van Frankrijk heeft precies 2.347.891 inwoners", terwijl dat aantal volledig verzonnen kan zijn.
Effect in de praktijk:
- Foute informatie wordt sneller geloofd
- Kritieke fouten vallen minder op
- Fact-checking wordt overgeslagen omdat de toon overtuigend is
Waarom dit ertoe doet
Dit zijn geen fouten die je kunt oplossen met een simpele update. Het zijn inherente eigenschappen van hoe taalmodellen werken.
Daarom verandert dit hoe je AI zou moeten gebruiken:
In plaats van blind vertrouwen:
- Controleer feiten, vooral cijfers, data en citaties
- Wees kritisch op antwoorden die te perfect of te vloeiend klinken
- Vergelijk belangrijke informatie met betrouwbare bronnen
In plaats van AI als expert te zien:
- Gebruik AI als startpunt, niet als eindproduct
- Combineer AI-output met je eigen kennis en context
- Vraag naar de redenering en beoordeel die zelf
In plaats van aan te nemen dat iets klopt:
- Wees alert op zelfverzekerde maar ongefundeerde uitspraken
- Toets informatie aan je eigen ervaring en kennis
- Vraag om alternatieven, nuance of een tweede uitleg
Het goede nieuws: zodra je deze patronen herkent, kun je er goed mee werken. Bewustzijn en verificatie zijn de sleutel. Zie Risico's en hoe je ermee omgaat voor praktische strategieën.
Belangrijkste punten om te onthouden
- AI voorspelt patronen; het kent geen feiten of waarheid
- Hallucinatie zit ingebouwd: bij onzekerheid vult AI gaten op
- Sycophancy is een trainingsbijwerking: AI wil instemmen
- Zeker klinken zegt niets over de juistheid van de inhoud
- Verificatie is essentieel: controleer belangrijke informatie altijd
Het begrijpen van deze beperkingen vormt de basis voor verantwoord AI-gebruik. Lees daarna hoe deze beperkingen zich vertalen naar risico's in de praktijk.