Iedereen die met ChatGPT, Copilot of Gemini herkent het wel: een antwoord dat slim klinkt, maar bij nadere controle niet klopt. Een bron die niet bestaat. Een cijfer dat nergens vandaan komt. AI kan overtuigend onzin verkopen. Dat noemen we hallucineren. En dat is geen klein probleem. Want als je AI gebruikt voor klantenservice, rapportages of interne kennisdeling, kan één verzonnen zin al veel schade aanrichten. Daarom: 7 manieren om slimmer, veiliger en betrouwbaarder met ChatGPT, Copilot of Gemini te werken.
Waarom AI soms overtuigend onzin verkoopt
AI-hallucinaties zijn foutieve of verzonnen antwoorden die een taalmodel met grote zekerheid kan geven. Denk aan niet-bestaande rapporten, verzonnen jaartallen of bronverwijzingen die nergens te vinden zijn. Dat komt omdat een model zoals ChatGPT niet redeneert, maar woorden voorspelt op basis van waarschijnlijkheid.
Voor bedrijven die AI inzetten voor productiviteit, klantenservice of kennisdeling kan dat riskant zijn. Een chatbot die verkeerde informatie geeft, tast het vertrouwen aan. En een intern rapport met verzonnen data kan tot verkeerde beslissingen leiden. Betrouwbare AI-antwoorden zijn daarom essentieel voor elke organisatie die met generatieve AI werkt.
Waarom hallucineren AI-modellen eigenlijk?
Dat komt door hoe ze werken. In tegenstelling tot mensen begrijpen taalmodellen geen feiten. Ze voorspellen simpelweg het volgende woord op basis van enorme hoeveelheden tekst. Ze hebben geen besef van waarheid, waardoor hun antwoorden vaak overtuigend klinken maar niet altijd kloppen. AI-modellen zijn ontworpen om logisch en vloeiend te reageren, niet per se om gelijk te hebben. Als de juiste informatie ontbreekt, vullen ze die aan met wat waarschijnlijk klinkt. Zo ontstaan hallucinaties.
Ook de trainingsdata speelt een rol. Nuance gaat soms verloren, zeldzame feiten ontbreken en het model baseert zich op wat het wél kent. Daar komt bij dat de kennis stopt op het moment van training, waardoor recente ontwikkelingen buiten beeld blijven. Kort gezegd: AI-modellen hallucineren omdat ze geen werkelijkheidstoets hebben, werken met verouderde kennis en zijn gemaakt om plausibel te klinken, ook als dat onzin is.
AI verzint steeds minder
Als we ChatGPT als voorbeeld nemen, zien we hoe snel de betrouwbaarheid van AI-modellen toeneemt. Uit recente metingen van OpenAI blijkt dat GPT-5 een duidelijke sprong voorwaarts maakt in feitelijke nauwkeurigheid en stabiliteit.
Bij een vergelijking op basis van daadwerkelijk productieverkeer liet GPT-5-main 26% minder hallucinaties zien dan GPT-4o, en 44% minder antwoorden met minstens één grote fout. Het redeneermodel GPT-5-thinking ging nog verder: 65% minder hallucinaties en 78% minder fouten dan de vorige generatie o3.
Ook in benchmarktests bevestigen de cijfers die trend. Met webtoegang ligt het gemiddelde hallucinatiepercentage bij GPT-5-thinking tussen 0,6% en 1,0%, tegenover 4,5% tot 5,1% bij GPT-4o en 3,1% tot 5,7% bij o3.
Zonder webtoegang blijft GPT-5 nog steeds vier tot zes keer betrouwbaarder dan GPT-4o, met foutpercentages van 0,8% tot 1,3%. Zelfs bij korte feitelijke vragen (de zogeheten SimpleQA-tests) scoort GPT-5-thinking het best, met een hallucinatiegraad van 0,40, vergeleken met 0,46 bij o3 en 0,52 bij GPT-4o.
De cijfers op een rij: GPT-5 hallucineert tussen de 25% en 80% minder vaak dan eerdere generaties, afhankelijk van de test. De gemiddelde foutmarge bij feitelijke vragen ligt nu rond 1%, waar GPT-4o nog op 4 à 5% zat en o3 zelfs kon oplopen tot 30%. Vooral bij complexe redeneringen en langere antwoorden is het verschil duidelijk merkbaar: GPT-5-thinking is momenteel het meest feitelijk nauwkeurige taalmodel van OpenAI.
Risico’s voor bedrijven
AI-hallucinaties lijken soms onschuldig, maar voor organisaties kunnen ze grote gevolgen hebben. Een foutief antwoord van een taalmodel kan leiden tot verkeerde beslissingen, misleidende rapportages of onnauwkeurige adviezen. Omdat bedrijven steeds vaker vertrouwen op AI bij communicatie, analyse en documentatie, kan één onjuist gegenereerde zin al een kettingreactie veroorzaken in juridische, financiële of operationele processen.
De risico’s zijn divers. Juridisch gezien kan een model verkeerde wetsartikelen of uitspraken aanhalen, met mogelijke overtredingen van wet- en regelgeving tot gevolg. Financieel kunnen verkeerde cijfers of verzonnen data leiden tot verkeerde investeringen of rapportages die later moeten worden hersteld.
Ook de reputatie van een organisatie staat op het spel: een chatbot die klanten onjuist informeert of een marketingtekst met foutieve claims schaadt het vertrouwen in het merk en kan negatieve publiciteit veroorzaken.
Daarnaast vormen privacy- en compliance vraagstukken een reëel gevaar. Wanneer medewerkers gevoelige informatie invoeren in AI-systemen, bestaat het risico dat die gegevens buiten de organisatie terechtkomen. In sommige gevallen genereert AI zelfs onjuiste informatie over personen, wat kan leiden tot AVG-schendingen en klachten. Het zorgvuldig inzetten en controleren van AI is daarom geen luxe, maar een noodzaak voor elk bedrijf dat met betrouwbare data en communicatie wil werken.
7 praktische tips om ChatGPT, Copilot of Gemini betrouwbaarder te maken
1. Stel scherpe en specifieke vragen
Hoe concreter de vraag, hoe kleiner de kans op onzin. ChatGPT, Copilot en Gemini werken het beste als ze precies weten wat je bedoelt. Geef dus context, tijd en onderwerp. Vraag niet “Wat gebeurde er vorig jaar?”, maar “Wat waren de drie belangrijkste AI-trends in Nederland in 2024?”. Door details te geven, verklein je de ruimte voor fouten en krijg je antwoorden die relevanter zijn.
Een extra slimme werkwijze is om AI eerst zelf te laten meedenken over de formulering van je prompt. Beschrijf kort wat je wilt weten en vraag: “Schrijf een betere prompt om dit zo goed mogelijk te beantwoorden.” Zo helpt het model je om de vraag scherper te maken, waardoor de kans op een goed en betrouwbaar antwoord nog groter wordt.
2. Vraag om bronnen en controleer ze zelf
AI klinkt overtuigend, ook als het ernaast zit. Vraag daarom om bronnen bij feitelijke antwoorden, maar neem ze nooit klakkeloos over. Soms verzint een AI een bron die niet bestaat. Een snelle check op Google of in een officiële database voorkomt verkeerde informatie. Zeker bij juridische, medische of zakelijke vragen is dat essentieel.
3. Koppel AI aan je eigen kennis (RAG)
Met Retrieval Augmented Generation (RAG) koppel je bijv. ChatGPT aan je eigen documenten, handleidingen of databases. Zo gebruikt het model betrouwbare, actuele informatie in plaats van te gokken op basis van trainingsdata. Een chatbot die eerst zoekt in interne FAQ’s of beleidstukken geeft veel preciezere antwoorden. Ideaal voor klantenservice, kennisbeheer of interne communicatie.
Let op: besteed altijd aandacht aan toegangsrechten, databeveiliging en goedkeuring door IT- en/of securityafdeling, zodat bedrijfsinformatie niet buiten de organisatie terechtkomt.
4. Combineer AI met menselijke expertise
Zie AI als een handige collega, niet als eindverantwoordelijke. Laat iemand met vakkennis altijd het laatste woord hebben, vooral bij gevoelige of complexe onderwerpen. Een jurist die een AI-contract naleest, of een specialist die een rapport controleert, kan fouten en misverstanden voorkomen. De kracht zit in de samenwerking: AI versnelt, de mens bewaakt de kwaliteit.
5. Gebruik gespecialiseerde modellen
Algemene AI-modellen zijn breed getraind, maar missen diepgang. Voor specifieke vakgebieden bestaan er gespecialiseerde versies, bijvoorbeeld gericht op recht, finance of zorg. Zulke modellen zijn beter afgestemd op vaktaal en minder geneigd om te verzinnen. Als het werkveld dat toelaat, loont het om te kiezen voor een model dat is getraind met relevante data of zelfs eigen bedrijfsinformatie.
6. Werk iteratief en geef feedback
De eerste versie van een AI-antwoord is zelden perfect. Vraag om herformulering, stel vervolgvragen en laat het model uitleggen hoe het tot een antwoord komt. Zo kun je fouten corrigeren en de kwaliteit stap voor stap verbeteren. Door te blijven bijsturen, krijg je betrouwbaardere en beter onderbouwde resultaten.
7. Gebruik AI met gezond verstand
Niet elke taak is geschikt voor AI. Wees extra voorzichtig bij gevoelige onderwerpen, privacydata of beslissingen met grote gevolgen. Laat in zulke gevallen altijd een mens meekijken of meebeslissen. AI is een krachtig hulpmiddel, maar verantwoordelijkheid blijft altijd bij degene die het gebruikt.
AI wordt elke dag slimmer, maar pas echt betrouwbaar als wij het verstandig gebruiken. Wie vandaag leert samenwerken met AI, werkt morgen sneller, scherper en hallucinatievrij.
