Wat zijn AI hallucinations?

Een AI hallucination is wanneer een kunstmatige intelligentie een antwoord geeft dat overtuigend klinkt, maar feitelijk onjuist, verzonnen of niet controleerbaar is.

Dit gebeurt vooral bij generatieve AI zoals taalmodellen en beeld-AI, die nieuwe content maken op basis van patronen in data.

Voorbeelden van AI hallucinations

• Een gezaghebbende bron vermelden die niet bestaat
• Feiten verzinnen over een persoon, plaats of gebeurtenis
• Foutieve cijfers of statistieken presenteren
• Onjuiste interpretaties van bestaande informatie

Waarom gebeurt dit?

AI genereert output op basis van probabilistische inschattingen — het voorspelt wat het meest waarschijnlijk klinkt, niet wat noodzakelijk waar is.
Dit kan leiden tot hallucinaties door:

• Beperkte of foutieve trainingdata
• Gebrek aan real-world context
• Overgeneralisatie van patronen
• Verwarring bij vage prompts

Het is geen teken van “kwade intentie”, maar een beperking van hoe AI functioneert.

Hoe herken je een AI hallucination?

Gebruik deze signalen om hallucinaties te detecteren:

• Geen duidelijke bron vermeld
• Details zijn inconsistent of tegenstrijdig
• Feiten lijken overdreven of “te mooi om waar te zijn”
• AI gebruikt vaag taalgebruik zonder harde data

Hoe voorkom je AI hallucinations?

1. Geef duidelijke en specifieke prompts
   Vage prompts leiden vaker tot verzonnen informatie.
2. Vraag expliciet om bronnen of onderbouwing
   Bijvoorbeeld: “Noem 3 betrouwbare bronnen voor dit antwoord.”
3. Controleer output altijd met betrouwbare externe bronnen
   Vergelijk met erkende websites, wetenschappelijke publicaties of officiële data.
4. Gebruik meerdere AI-tools ter vergelijking
   Als meerdere modellen hetzelfde zeggen, is de kans op correctheid groter.
5. Breek informatie op in kleinere vragen
   Dit helpt om specifieker te checken wat de AI bevestigt en wat het verzint.

Veel voorkomende situaties van hallucinaties

Bij tekst-AI

AI kan fictieve citaten, niet bestaande bronnen of foutieve data produceren wanneer de prompt te breed of vager is.

Bij beeld-AI

AI kan beelden genereren met elementen die er niet echt in thuishoren (bijv. niet bestaande merken, personen of objecten).

Bij video-AI

Deepfake-achtige output kan overtuigend lijken maar volledig fictief zijn.
Controleer altijd de herkomst en context.

Praktische checklist tegen hallucinaties

• Lees output kritisch
• Vraag om meerdere varianten
• Gebruik betrouwbare externe bronnen
• Vermijd te brede prompts
• Gebruik bronverwijzingen in je prompt

Veelgestelde vragen

Zijn alle fouten van AI hallucinaties?

Nee. Sommige fouten komen doordat de AI data verkeerd interpreteert, maar hallucinaties zijn specifiek het verzinnen van niet-bestaande feiten of details.

Kan AI leren om minder te hallucineren?

Ja. Door betere training, bronvermelding en feedback loops wordt AI steeds beter, maar het blijft noodzakelijk om output altijd te controleren.

Helpt het om AI altijd om bronnen te vragen?

Ja, maar AI kan soms bronverwijzingen genereren die er niet zijn. Controleer ze altijd zelf.

Conclusie

AI hallucinations zijn een bekende beperking van generatieve AI.
Ze ontstaan doordat AI patronen voorspelt, niet omdat het feiten begrijpt zoals een mens dat doet.
Door duidelijke prompts te gebruiken, externe verificatie toe te passen en output kritisch te beoordelen kun je veel hallucinaties herkennen en vermijden.

Disclaimer: dit artikel is bedoeld als informatieve uitleg en geen technisch of juridisch advies.