Heeft AI altijd gelijk? Waarom je niet alles moet geloven wat een LLM zegt

Wat is een LLM eigenlijk?

LLM staat voor Large Language Model. Denk aan een soort hyper-intelligente tekstgenerator, getraind op gigantische hoeveelheden data. Geen internetzoeker, geen encyclopedie, maar een patroonherkenner. Het model voorspelt het volgende woord in een zin op basis van wat logisch klinkt. En precies daar zit de crux.

Een LLM “weet” niets in de klassieke zin van het woord. Het begrijpt je vraag niet zoals een mens dat doet. Het voelt ook geen verantwoordelijkheid om correcte informatie te geven. Het geeft je simpelweg het meest waarschijnlijke antwoord, gebaseerd op zijn training. En dat antwoord kan fout zijn — al klinkt het soms akelig overtuigend.

Waarom AI soms de plank misslaat

Een LLM kan fout zitten door verschillende redenen:

• Gebrek aan context: Een taalmodel weet niet wat er gisteren in jouw bedrijf is gebeurd of wat jouw klant bedoelde met “die ene offerte”.
• Verouderde kennis: Veel modellen (zoals ChatGPT zonder live webtoegang) zijn alleen getraind tot een bepaalde datum. Vraag je iets over nieuwe wetgeving of de laatste update van een tool? Grote kans dat het model het mist.
• Hallucinaties: Ja, echt. In de AI-wereld heet het zo als een taalmodel dingen verzint. Bijvoorbeeld een wet die niet bestaat, een bron die nergens te vinden is of een technische oplossing die klinkt als magie — maar nergens op gebaseerd is.
• Menselijke input = rommel in, rommel uit: Als je je vraag onduidelijk stelt of met verkeerde aannames komt, krijg je een antwoord dat daarop voortborduurt. AI is geen waarheidsmachine. Het bouwt voort op wat jij erin stopt.

Voorbeeld uit de praktijk

Stel: je bent een IT-consultant en vraagt aan ChatGPT hoe je een bepaalde Azure-functie implementeert. Je krijgt een script terug dat keurig oogt. Code, uitleg, alles erop en eraan. Maar bij het testen werkt het niet. Er blijkt een niet-bestaande parameter in te zitten. Waar ging het mis?

Het model baseerde zich op patronen uit bestaande documentatie en combineerde die creatief. Slim? Absoluut. Correct? Nope.

Hoe herken je ‘AI-hallucinaties’?

Hier zijn een paar signalen:

• Geen bronvermelding of onvindbare bron
  “Volgens onderzoek van de Universiteit van Amsterdam…” Maar je vindt het onderzoek nergens terug? Alarmbellen.
• Te algemene of te perfecte antwoorden
  Soms klinkt iets zó goed dat het bijna nep lijkt. En dat is het dan vaak ook.
• Technische fouten die logisch klinken
  Bijvoorbeeld: “Voeg dit commando toe aan je .htaccess-bestand om je DNS-instellingen te wijzigen.” Eh, nee. Zo werkt het dus niet.
• Nieuwe termen of producten die niet bestaan
  Zoals “MetaCloud HyperFusion 3.1” – cool naamje, maar puur verzonnen.

Hoe kun je AI dan wél verstandig inzetten?

Laten we eerlijk zijn: LLM’s zijn briljant. Je kunt er blogposts mee schrijven (zoals deze), ideeën mee brainstormen, e-mails mee finetunen en technische code laten genereren — mits je zelf de kennis hebt om het te controleren.

Hier zijn een paar tips om AI effectief te gebruiken zonder erin te stinken:

1. Gebruik het als kladblok, niet als eindproduct

Laat het model een eerste opzet maken, maar redigeer altijd zelf. Check feiten, pas aan waar nodig en voeg je eigen expertise toe.

2. Vraag om bronnen en controleer ze

Laat een model nooit jouw enige bron van waarheid zijn. Als het iets beweert, check dan of er externe bevestiging te vinden is.

3. Combineer met je eigen kennis

Gebruik je gezonde verstand. Je ervaring als zzp’er, mkb’er of IT’er blijft cruciaal. AI is een hulpmiddel, geen vervanging van je brein.

4. Check op technische haalbaarheid

Laat je code of instructies altijd nakijken door een expert of test ze eerst in een veilige omgeving. Vertrouw nooit blind op automatisch gegenereerde scripts.

5. Gebruik AI met beleid

Voor juridische of financiële adviezen? Altijd navragen bij een echte specialist. AI mag dan snel zijn, het is geen gecertificeerd adviseur.

AI en ethiek: ook iets om over na te denken

Een ander punt, zeker voor mkb’ers en zzp’ers die met klantdata werken: hoe ga je om met vertrouwelijke informatie in AI-tools? Veel modellen zijn cloudgebaseerd, en data die je invoert kan worden opgeslagen of gebruikt voor training. Gebruik daarom alleen AI-platformen die privacy en databescherming serieus nemen. En stop nooit zomaar gevoelige informatie in een prompt.

De balans: AI als je slimme sparringpartner

De hamvraag: heeft AI altijd gelijk?

Nee. Absoluut niet. Maar dat betekent niet dat je het links moet laten liggen. Sterker nog, als je weet wat de zwakke plekken zijn, kun je AI juist met meer vertrouwen inzetten. Zie het als een assistent die razendsnel meedenkt, maar waar jij altijd de eindbeslissing neemt.

AI is geen waarheid, maar een tool. En net als elke tool is het zo goed als degene die ’m gebruikt.

Gratis AI prompt voor betere AI antwoorden

Gebruik de onderstaande prompt voor of na je vraag om betere antwoorden te krijgen van ChatGPT of een andere LLM.

Analyseer mijn aannames, geef tegenargumenten, test mijn logica en bied andere perspectieven. Corrigeer me als ik ongelijk heb, en geef altijd suggesties of betere alternatieven. Help me denken, niet alleen afronden.

Wil jij ook als een Pro gebruikmaken van ChatGPT?

Bekijk onze AI training! En leer hoe je de juiste vragen moet stellen en betere antwoorden krijgt.