AI-hallucinaties: wanneer AI dingen verzint (en waarom)

De zelfverzekerde leugen

AI vertelde me dat de Eiffeltoren in 1889 werd gebouwd voor de Wereldtentoonstelling. Correct.

AI vertelde me dat het was ontworpen door Gustave Eiffel. Correct.

AI vertelde me dat het oorspronkelijk de bedoeling was om het na 20 jaar te ontmantelen. Correct.

AI vertelde me dat het in 1962 felroze werd geverfd om de Franse onafhankelijkheid te vieren. Volledig onwaar. Zei het vol vertrouwen. Met specifieke details. Totaal verzonnen.

Dat is een hallucinatie. AI genereert valse informatie die als feit wordt gepresenteerd. Begrijpen waarom dit gebeurt, is belangrijk. Want AI vertrouwen die hallucineert, is gevaarlijk.

Wat AI-hallucinaties eigenlijk zijn

Een hallucinatie is wanneer AI informatie genereert die feitelijk onjuist, onzinnig of ontrouw is aan het bronmateriaal. Maar presenteert het vol vertrouwen. Alsof het het weet.

• Geen willekeurige fouten: Hallucinaties zijn geen typefouten. Het zijn aannemelijk klinkende onwaarheden. De Eiffeltoren die roze wordt geverfd, klinkt aannemelijk. Specifiek jaar. Specifieke reden. Gewoon fout.
• Hoog vertrouwen, lage nauwkeurigheid: De AI zegt niet "misschien" of "mogelijk". Het stelt feiten. Geen voorbehouden. Geen onzekerheidsmarkeringen. Zelfverzekerde levering van valse informatie.
• Soorten hallucinaties: Feitelijke hallucinaties: Verkeerde informatie over echte dingen. "Einstein won de Nobelprijs in 1922" (het was 1921).

• Verzonnen entiteiten: Dingen uitvinden die niet bestaan. "De baanbrekende studie van Dr. Johnson in 2019..." (zo'n studie bestaat niet).
• Ontrouwe samenvattingen: Tekst onjuist samenvatten. Beweringen toevoegen die niet in de bron staan. Cruciale kwalificaties weglaten. Betekenis veranderen.
• Logische inconsistenties: Zichzelf tegenspreken. Paragraaf 1 zegt X. Paragraaf 3 zegt niet-X. Beide vol vertrouwen gesteld.

Alles gepresenteerd als waarheid. Dat maakt hallucinaties gevaarlijk.

Waarom hallucinaties gebeuren

Het begrijpen van de oorzaak helpt de oplossing te begrijpen:

Patroonvoltooiing, geen kennisopvraging:

Neurale netwerken hebben geen feitenbank. Ze voltooien patronen. "De Eiffeltoren werd geverfd..." activeert patroonherkenning. Roze + viering + jaar klinkt aannemelijk. Model voltooit het patroon. Maar het patroon is niet gebaseerd op feiten.

Het is geavanceerde automatische aanvulling. Geen feiten opzoeken. Het model voorspelt welke woorden hierna moeten komen. Soms vormen die woorden onwaarheden.

Beperkingen van trainingsgegevens:

Model leert van trainingsgegevens. Als een onderwerp zeldzaam is in de trainingsgegevens, raadt het model. Die gissingen kunnen verkeerd zijn. Laagfrequente onderwerpen = hoger risico op hallucinaties.

Voorbeeld: Vraag naar een specifieke onderzoeksartikel uit 2023. Als het niet in de training zit (training cutoff was 2022), extrapoleert het model. Creëert een aannemelijk klinkend maar nep artikel.

• Overgeneralisatie: Model ziet patroon X→Y vaak. Gaat ervan uit dat het universeel is. Past het toe op geval Z waar het niet geldt. Genereert onjuiste informatie door valse generalisatie.
• Bevestigingsbias bij generatie: Zodra het model een richting inslaat, gaat het verder. Eerste token suggereert "roze" → volgende tokens versterken het roze verhaal. Coherent verhaal. Gewoon vals.

Taalmodellen zijn consistentiemachines. Ze handhaven coherente verhalen. Dat betekent niet dat die verhalen waar zijn.

Geen waarheidsverificatie:

Modellen controleren geen feiten. Geen interne verificatie. Geen "is dit waar?" stap. Ze optimaliseren voor vloeiendheid en coherentie. Waarheid is secundair. Sterker nog, waarheid is helemaal geen expliciet doel.

Echte voorbeelden van hallucinaties

Gedocumenteerde gevallen:

• Juridische citaten (ChatGPT in de rechtbank): Advocaat gebruikte ChatGPT om zaken te onderzoeken. Model citeerde verschillende precedenten. Zaaknamen. Uitspraken van de rechtbank. Specifieke uitspraken. Advocaat diende ze in. Probleem: die zaken bestonden niet. Verzonnen door AI. Advocaat kreeg sancties. AI hallucineerde juridische precedenten.
• Medische informatie: Gebruiker vraagt naar zeldzame ziekte. AI geeft symptomen, behandelingen, medicijnnamen. Klinkt medisch. Citeert specifieke doseringen. Maar combineert echte medicijnnamen met verkeerde toepassingen. Of verzint niet-bestaande behandelingen. Gevaarlijk indien opgevolgd.
• Academische bronnen: "Volgens een studie uit 2020 van Smith et al. gepubliceerd in Nature..." Specifiek tijdschrift. Auteurs. Jaar. Studie bestaat niet. Volledig gefabriceerd. Maar volgt het patroon van echte citaten.
• Historische gebeurtenissen: "Het Verdrag van Parijs in 1783 bevatte bepalingen over..." Voegt bepalingen toe die niet in het verdrag stonden. Of voegt details van verschillende verdragen samen. Aannemelijk klinkende historische herziening.
• Codegeneratie: AI genereert code met behulp van een bibliotheek. Verzint API-methoden die niet bestaan. Of gebruikt correcte methodenamen met verkeerde signatures. Code ziet er goed uit. Werkt niet. Gehallucineerde API.

Alle voorbeelden delen: aannemelijke presentatie, specifieke details, complete onwaarheid.

Hallucinaties detecteren

Hoe spot je ze?

• Controleer details: Specifieke beweringen zijn controleerbaar. "Studie door X in tijdschrift Y jaar Z" → zoek ernaar. Hallucinaties bevatten vaak specifieke nepdetails. Controleer ze.
• Kruisverwijzing: Meerdere bronnen. Als AI iets verrassends zegt, controleer het dan elders. Wikipedia. Officiële bronnen. Echte onderzoeksdatabases. Vertrouw AI niet alleen.
• Zoek naar voorzichtige taal: Echte onzekerheid omvat "misschien", "mogelijk", "volgens sommige bronnen". Absolute zekerheid over obscure onderwerpen is verdacht. Legitieme antwoorden erkennen onzekerheid.
• Test interne consistentie: Stel dezelfde vraag op verschillende manieren. Hallucinaties produceren vaak inconsistente antwoorden. Echte kennis blijft consistent.
• Vraag om bronnen: Vraag AI waar het dit heeft geleerd. Hallucinaties kunnen geen echte bronnen citeren. Ze kunnen bronnen verzinnen, maar die kun je controleren.
• Beoordeling door domeinexpert: Experts herkennen hallucinaties in hun vakgebied. Subtiele onjuistheden vallen op. Voor kritieke toepassingen is beoordeling door experts verplicht.

Mitigatiestrategieën

Hoe hallucinaties te verminderen:

Retrieval-Augmented Generation (RAG):

Vertrouw niet alleen op de training van het model. Haal relevante documenten op. Baseer antwoorden op opgehaalde tekst. Model ziet: "Hier is het bronmateriaal. Antwoord hierop."

Vermindert hallucinatie. Model genereert nog steeds tekst, maar gebaseerd op echte documenten. Nog steeds niet perfect (kan bronnen verkeerd interpreteren), maar veel beter.

• Beperkte decodering: Beperk wat het model kan zeggen. Geef entiteitslijsten, feitenbanken, toegestane waarden. Model kan alleen goedgekeurde informatie gebruiken. Hallucinaties beperkt tot goedgekeurde set.
• Vertrouwenskalibratie: Train modellen om onzekerheid uit te drukken. Laag vertrouwen bij zeldzame onderwerpen. Hoog vertrouwen bij goed gedekte onderwerpen. Gebruiker ziet vertrouwensscores. Weet wanneer hij sceptisch moet zijn.
• Finetuning op feitelijkheid: Train modellen specifiek om feitelijk te zijn. Beloon ware uitspraken. Bestraf valse. Reinforcement learning van menselijke feedback gericht op waarheid, niet alleen behulpzaamheid.
• Chain-of-Verification: Model genereert antwoord. Controleert het vervolgens. Zelfcontrole. "Is deze bewering nauwkeurig? Kan ik ondersteunend bewijs vinden?" Vangt sommige hallucinaties op vóór de uitvoer.
• Consensus van meerdere modellen: Vraag meerdere modellen. Als ze het eens zijn, waarschijnlijk correct. Als ze het oneens zijn, onderzoek dan. Hallucinaties zijn vaak modelspecifiek. Consensus verhoogt het vertrouwen.
• Expliciete bronkoppeling: Vereis citaten voor elke bewering. Als het model geen bron kan citeren, doe de bewering dan niet. Dwingt tot aarding. Vermindert ononderbouwde uitspraken.

Constraint-gebaseerde benaderingen (Dweve's invalshoek)

Binaire constraintsystemen bieden een andere weg:

• Expliciete kennisrepresentatie: Constraints coderen feiten expliciet. "Entiteit X heeft eigenschap Y." Geen statistische patronen. Werkelijk gecodeerde kennis. Opvraging is deterministisch. Geen generatie uit vage patronen.
• Verifieerbare outputs: Elke conclusie is terug te voeren op constraints. "Dit antwoord komt van constraints C1, C2, C3." Audit trail. Controleer de constraints. Als ze correct zijn, is het antwoord correct. Geen verborgen patroonvoltooiing.
• Geen generatieve hallucinaties: Constraintsystemen genereren niet op dezelfde manier. Ze matchen patronen. Passen regels toe. Vragen kennis op. Geen "voltooi dit aannemelijke verhaal" dynamiek. Als kennis niet in constraints zit, zegt het systeem "Ik weet het niet." Fabriceert niet.
• Begrensde kennis: Systeem weet wat het weet. Kennisgraaf heeft randen of niet. Constraints bestaan of niet. Binair. Duidelijke grenzen. Buiten die grenzen? Expliciete onzekerheid.

Afweging: Minder flexibel dan generatieve modellen. Kan gaten niet creatief opvullen. Maar voor feitelijke betrouwbaarheid is dat een kenmerk, geen bug. Beperkt tot waarheid is het doel.

Europese regelgevende reactie (hallucinaties als wettelijke aansprakelijkheid)

Europese regelgevers behandelen hallucinaties als ernstige nalevingsfouten, niet als kleine bugs.

EU AI Act transparantievereisten: Artikel 13 bepaalt dat AI-systemen met een hoog risico "voldoende transparant moeten zijn om gebruikers in staat te stellen de uitvoer van het systeem te interpreteren en deze op passende wijze te gebruiken." Hallucinaties – zelfverzekerde onwaarheden – schenden dit principe direct. Artikel 15 vereist "passende niveaus van nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging." Systemen die gefabriceerde informatie genereren, hebben moeite om aan deze nauwkeurigheidsvereisten te voldoen en worden geconfronteerd met regelgevende uitdagingen tijdens nalevingsbeoordelingen.

GDPR-kruising: Wanneer AI persoonlijke informatie hallucineert (verzint referenties, arbeidsverleden, medische aandoeningen), creëert dit mogelijk ongeoorloofde gegevensverwerking onder GDPR Artikel 6. De Franse gegevensbeschermingsautoriteit (CNIL) heeft handhavingsprecedenten vastgesteld voor AI-gerelateerde overtredingen, met boetes tot €20 miljoen of 4% van de wereldwijde omzet voor ernstige overtredingen. Dit creëert wettelijke aansprakelijkheid voor door AI gegenereerde fabricaties, waarbij deze worden behandeld als nalevingsschendingen in plaats van louter technische fouten.

Implementatie in lidstaten: Duitse en Franse regelgevers hebben aangegeven dat AI-systemen die in kritieke infrastructuur worden ingezet, verificatiemechanismen voor feitelijke juistheid moeten aantonen. Hoewel specifieke testprotocollen per sector verschillen, is het principe duidelijk: hallucinerende systemen worden strenger gecontroleerd in de gezondheidszorg, financiën en veiligheidskritieke toepassingen.

Waarom hallucinaties belangrijk zijn voor implementatie

De AI-hallucinatie database volgt 426 juridische zaken wereldwijd met door AI gegenereerde fabricaties. Onderzoek toont hallucinatiepercentages tussen 58-88% voor algemene modellen bij het beantwoorden van specifieke feitelijke vragen, en zelfs gespecialiseerde tools vertonen hallucinatiepercentages van 20-33%. Dit zijn geen uitzonderingen – het zijn fundamentele architectonische uitdagingen.

Domeinen met hoge inzet bijzonder kwetsbaar: Juridische professionals hebben gevallen gedocumenteerd waarin AI niet-bestaande jurisprudentie citeerde, wat leidde tot professionele sancties. Pilootprojecten in de gezondheidszorg hebben gevallen aan het licht gebracht waarin AI niet-bestaande medicijninteracties suggereerde of behandelprotocollen fabriceerde. Financiële diensten zijn geconfronteerd met gehallucineerde metrics en gefabriceerde analistenrapporten. Chatbots in de publieke sector hebben onjuiste procedurele richtlijnen gegeven op basis van verzonnen regelgeving.

Het patroon in alle sectoren: Hallucinaties creëren echte aansprakelijkheid – financieel, regelgevend en reputatie. Europese organisaties behandelen hallucinerende AI steeds vaker als een onaanvaardbaar risico in kritieke toepassingen, en geven de voorkeur aan systemen met expliciete verificatiemechanismen of kiezen ervoor om de implementatie van AI te beperken tot toepassingen met een lagere inzet waar fabricaties minimale schade veroorzaken.

De toekomst van hallucinatievermindering

Waar gaat dit heen?

• Betere aarding: Nauwere integratie met kennisbanken. Elke bewering ondersteund door een opvraagbare bron. Verplichte aarding, niet optioneel.
• Kwantificering van onzekerheid: Modellen die weten wat ze niet weten. Druk vertrouwen nauwkeurig uit. Markeer potentiële hallucinaties automatisch.
• Integratie van feitencontrole: Realtime feitenverificatie. Model genereert bewering. Feitencontroleur valideert. Alleen geverifieerde beweringen uitvoeren.
• Hybride architecturen: Generatieve modellen voor vloeiendheid. Symbolische systemen voor feiten. Het beste van twee werelden. Leesbaarheid met betrouwbaarheid.
• Transparantievereisten: Regelgeving kan bronvermelding verplichten. Elke AI-bewering moet bronnen citeren. Hallucinaties worden juridisch problematisch. Dwingt architectonische veranderingen af.

Het doel: AI die vloeiend EN waarheidsgetrouw genereert. Niet het een of het ander. Beide.

Opkomende benaderingen voor hallucinatievermindering

Onderzoeksinstellingen wereldwijd ontwikkelen architectonische oplossingen voor het hallucinatieprobleem:

Vertrouwensbegrensde generatie: Systemen die meerdere kandidaat-antwoorden genereren, het vertrouwen voor elke bewering beoordelen en alleen beweringen met een hoog vertrouwen retourneren met bronvermelding. Beweringen met een laag vertrouwen worden als onzeker gemarkeerd in plaats van als feit gepresenteerd.

Iteratieve verificatielussen: Architecturen waarbij één model antwoorden genereert, terwijl een tweede model beweringen controleert aan de hand van kennisbanken. Tegenstrijdigheden leiden tot regeneratie met correcties, die doorgaan totdat de verificatie slaagt of het systeem expliciet onzekerheid aangeeft. De computationele kosten zijn hoger, maar de hallucinatiepercentages dalen aanzienlijk.

Hybride symbolisch-neurale systemen: Het combineren van generatieve modellen voor taalvloeiendheid met symbolische systemen voor feitelijke aarding. Elke feitelijke bewering moet bestaan in een kennisgraaf – zo niet, dan zegt het systeem "kan niet verifiëren" in plaats van te raden, waardoor fabricage door architectonische beperking wordt voorkomen.

Bron-eerst generatie: Het omkeren van de traditionele stroom door te beginnen met geverifieerde bronnen en vervolgens tekst te genereren die die bronnen uitlegt of samenvat zonder de broninhoud te overschrijden. Elke zin blijft traceerbaar naar specifieke brondocumenten, waardoor hallucinatie door ontwerp onmogelijk wordt.

Het patroon in deze benaderingen: het oplossen van hallucinatie door architectuur in plaats van te hopen dat betere training volstaat. De afwegingen – hogere computationele kosten, verminderde creatieve flexibiliteit – blijken acceptabel voor toepassingen waar feitelijke betrouwbaarheid het belangrijkst is.

Wat u moet onthouden

• 1. Hallucinaties zijn zelfverzekerde onwaarheden. Specifieke details. Geen voorbehouden. Volledig verkeerd. Aannemelijke presentatie.
• 2. Ze gebeuren door patroonvoltooiing. Geen feiten opvragen. Modellen voorspellen aannemelijke voortzettingen. Dat betekent niet dat ze waar zijn.
• 3. Soorten variëren. Feitelijke fouten, gefabriceerde entiteiten, ontrouwe samenvattingen, logische inconsistenties. Alles gepresenteerd als waarheid.
• 4. Detectie vereist verificatie. Controleer details. Kruisverwijzing. Test consistentie. Beoordeling door experts. Vertrouw niet blindelings.
• 5. Mitigatie bestaat. RAG, beperkte decodering, vertrouwenskalibratie, chain-of-verification. Niet perfect, maar beter.
• 6. Constraintsystemen helpen. Expliciete kennis. Verifieerbare outputs. Geen generatieve fabricage. Begrensde betrouwbaarheid.
• 7. Toekomst verbetert. Betere aarding, kwantificering van onzekerheid, feitencontrole, hybride architecturen. Vooruitgang gaat door.
• 8. Europese regelgeving behandelt hallucinaties serieus. EU AI Act nauwkeurigheidsvereisten, GDPR gegevensverwerkingsregels. Fabricaties creëren potentiële aansprakelijkheid – financieel, regelgevend, reputatie.
• 9. Sectoren met hoge inzet bijzonder getroffen. Juridisch, gezondheidszorg, financiën, openbare diensten. Gedocumenteerde gevallen van professionele sancties, implementatiefouten, blootstelling aan aansprakelijkheid. Preventie essentieel voor kritieke toepassingen.
• 10. Architectonische oplossingen in opkomst. Vertrouwensbegrensde generatie, iteratieve verificatie, hybride symbolisch-neurale systemen, bron-eerst benaderingen. Onderzoek richt zich op hallucinatie door ontwerp, niet alleen door training.

De kern

AI-hallucinaties zijn fundamenteel voor de huidige architecturen. Geen bugs. Kenmerken van patroonherkenningssystemen. Modellen voltooien aannemelijke sequenties. Die sequenties zijn niet gegarandeerd waar.

Het gevaar is vertrouwen. AI zegt niet "misschien" of "waarschijnlijk." Het stelt. Gebruikers vertrouwen. Dat vertrouwen is misplaatst voor gehallucineerde inhoud.

Oplossingen bestaan. Retrieval-augmented generation. Constraint-gebaseerde systemen. Verificatielagen. Geen zijn perfect. Maar allemaal verminderen ze het risico op hallucinaties.

Kritieke toepassingen vereisen betrouwbaarheid. Medische diagnose. Juridisch onderzoek. Financieel advies. Hallucinaties zijn onacceptabel. Architectuur is belangrijk. Kies systemen die zijn ontworpen voor feitelijkheid, niet alleen voor vloeiendheid.

Wees voor algemeen gebruik sceptisch. Controleer beweringen. Controleer bronnen. Kruisverwijzing. Ga er niet vanuit dat AI het weet. Het voorspelt. Soms verkeerd. Zelfverzekerd verkeerd is het gevaarlijkst.

De toekomst van AI moet dit aanpakken. Niet alleen genereren. Waarheidsgetrouw genereren. Met verifieerbare bronnen. Expliciete onzekerheid waar nodig. Dat is betrouwbare AI. Niet wat we vandaag hebben. Maar wat we morgen moeten bouwen.

Regelgevende kaders zoals de EU AI Act erkennen hallucinaties als fundamentele uitdagingen voor de betrouwbaarheid van AI. Door nauwkeurigheid, transparantie en robuustheid te eisen, stimuleren deze regelgeving de ontwikkeling naar verificatiemechanismen en architectonische oplossingen. De vraag is niet of hallucinaties moeten worden aangepakt – het is of dit proactief moet gebeuren door een beter ontwerp of reactief na implementatiefouten.

Wilt u feitelijk onderbouwde AI? Ontdek Dweve Loom en Nexus. Binaire constraintkennis. Expliciete redeneerketens. Verifieerbare outputs. Begrensde kennis met duidelijke onzekerheid. Het soort AI dat weet wanneer het iets niet weet. En niet hallucineert om de gaten op te vullen.