AI-hallucinaties: waarom AI dingen verzint en hoe je het herkent

AI-hallucinaties zijn antwoorden van een AI-tool die overtuigend klinken, maar niet kloppen: verzonnen feiten, bronnen die niet bestaan, verkeerde cijfers of citaten die nooit zijn uitgesproken. Ze ontstaan doordat een taalmodel voorspelt welke woorden logisch volgen, zonder te weten wat waar is. In dit artikel lees je waarom AI hallucineert, hoe je AI-hallucinaties herkent, welke voorbeelden er zijn en hoe je feiten controleert voordat je iets gebruikt.

Wie met ChatGPT, Copilot of Claude werkt, komt het vroeg of laat tegen: een antwoord dat heel zeker klinkt, met namen, jaartallen en bronnen, dat bij nader inzien gewoon niet klopt. Dat is geen fout die af en toe voorkomt, maar een eigenschap van hoe deze tools werken. Wie dat begrijpt, gebruikt AI verstandiger en voorkomt vervelende fouten.

Wat zijn AI-hallucinaties?

Een AI-hallucinatie is een antwoord van een AI-tool dat inhoudelijk niet klopt, maar wel overtuigend wordt gebracht. Het woord hallucinatie is beeldspraak: de AI "ziet" iets wat er niet is. In werkelijkheid heeft een AI-tool geen waarneming of bewustzijn; hij produceert gewoon tekst die past bij het patroon van je vraag.

Hallucinaties komen in verschillende vormen:

• Verzonnen feiten. Een gebeurtenis, regel of eigenschap die niet bestaat.
• Verzonnen bronnen. Een artikel, boek of rechterlijke uitspraak met een geloofwaardige titel, die niet blijkt te bestaan.
• Verkeerde cijfers. Percentages, bedragen of jaartallen die net niet of helemaal niet kloppen.
• Verzonnen citaten. Uitspraken die worden toegeschreven aan iemand die ze nooit heeft gedaan.
• Verkeerde samenvattingen. Een samenvatting van een document waarin iets staat wat niet in het document staat.

Waar komen AI-hallucinaties vandaan?

Een taalmodel, de techniek achter ChatGPT en andere AI-assistenten, is getraind op enorme hoeveelheden tekst. Het heeft geleerd welke woorden logisch op elkaar volgen. Als jij een vraag stelt, voorspelt het woord voor woord het meest waarschijnlijke antwoord.

Dat werkt verrassend goed, maar het model weet niet wat waar is. Het kent patronen, geen feiten. Als het een vraag krijgt waarop het het antwoord niet goed "weet", bijvoorbeeld omdat er weinig over geschreven is, vult het de gaten met wat logisch klinkt. Een bron die past bij het onderwerp, een cijfer dat realistisch oogt, een naam die bij de context past. Het model zegt daarbij niet uit zichzelf dat het twijfelt. Onderzoekers van onder meer OpenAI beschrijven in een artikel uit 2025 waarom: bij het trainen en testen van taalmodellen levert gokken vaak meer op dan toegeven dat je het niet weet, net als bij een student die bij een moeilijke toetsvraag toch iets invult.

Hallucinaties komen vaker voor bij:

• heel specifieke vragen, bijvoorbeeld over een kleine organisatie of een onbekende regel;
• recente gebeurtenissen, als de tool niet op internet zoekt;
• cijfers, data en exacte citaten;
• vragen naar bronnen en literatuur;
• lange gesprekken, waarin het model details van eerder door elkaar haalt.

Hoe een taalmodel precies werkt, lees je in ons artikel wat is een LLM.

Voorbeelden van AI-hallucinaties

Een bekend voorbeeld kwam uit de rechtspraak. In de Verenigde Staten diende een advocaat in 2023 een stuk in met verwijzingen naar eerdere rechtszaken die hij met ChatGPT had opgezocht. Een aantal van die zaken bleek niet te bestaan. De rechter legde een sanctie op. Sindsdien zijn er wereldwijd meer van zulke gevallen geweest.

Ook in het dagelijks werk komt het voor:

Situatie	Wat er misgaat
Een blog laten schrijven met bronnen	De AI noemt een onderzoek dat niet bestaat
Een regeling laten uitleggen	De AI noemt een voorwaarde die niet in de regeling staat
Een samenvatting van een rapport	De samenvatting bevat een conclusie die niet in het rapport staat
Cijfers laten opzoeken	De AI geeft een percentage dat realistisch klinkt maar niet klopt
Informatie over een persoon	De AI verzint een functie, opleiding of uitspraak

Hallucinaties in verschillende tools

Alle AI-assistenten kunnen hallucineren, maar er zijn verschillen. Tools die op internet zoeken en bronnen tonen, zoals de zoekfunctie in ChatGPT, Copilot en Gemini, of een onderzoekstool als Perplexity, maken het makkelijker om te controleren, omdat je kunt zien waar een bewering vandaan komt. Maar ook dan kan een bron verkeerd worden samengevat, of kan een AI-tool een bewering koppelen aan een bron waarin die niet staat.

Tools die met je eigen documenten werken, zoals NotebookLM, projecten in ChatGPT en Claude, of Copilot met je eigen bestanden, hallucineren vaak minder over de inhoud van die documenten, omdat ze de tekst voor zich hebben. Toch kunnen ook zij iets verkeerd samenvatten of iets toevoegen wat er niet staat. Vraag daarom om de plek in het document waar iets staat, en kijk die na.

Hoe nieuwer en sterker het model, hoe minder het meestal hallucineert. Maar geen enkele AI-tool is foutloos, en de fouten die overblijven zijn vaak extra lastig te herkennen, omdat de rest van het antwoord wel klopt.

Een voorbeeld uit de praktijk

Sarah is communicatieadviseur en schrijft een artikel voor de nieuwsbrief over thuiswerken. Ze vraagt een AI-assistent om een paar onderzoeken die laten zien wat thuiswerken doet met de productiviteit. De AI noemt drie onderzoeken, met titel, organisatie en jaartal, en een paar percentages.

Sarah zoekt de onderzoeken op. Eén ervan bestaat en zegt ongeveer wat de AI beweert. Het tweede bestaat wel, maar de AI heeft de conclusie omgedraaid. Het derde is nergens te vinden. Sarah gebruikt alleen het eerste onderzoek, met een link naar de bron, en past de tekst aan. Had ze de bronnen niet gecontroleerd, dan had ze een verzonnen onderzoek in de nieuwsbrief gezet.

Hoe herken je AI-hallucinaties?

Een hallucinatie is lastig te herkennen, juist omdat hij overtuigend klinkt. Toch zijn er signalen:

• Heel specifieke details zonder bron, zoals exacte percentages, jaartallen of namen.
• Bronnen die je niet kunt vinden als je ze opzoekt.
• Antwoorden die te mooi passen bij wat je wilde horen.
• Tegenstrijdigheden in hetzelfde antwoord of met eerdere antwoorden.
• Informatie die afwijkt van wat je zelf weet of van betrouwbare bronnen.

Het beste uitgangspunt: ga ervan uit dat elk feit, cijfer en elke bron in een AI-antwoord gecontroleerd moet worden, tenzij het iets is wat je zelf zeker weet.

Zo controleer je feiten

Hoe voorkom je hallucinaties?

Helemaal voorkomen kun je ze niet, maar je kunt de kans verkleinen.

Geef de AI de informatie zelf. Laat de AI werken met een document dat je uploadt, in plaats van op zijn eigen kennis te vertrouwen. Vraag hem om alleen antwoord te geven op basis van dat document.

Vraag om eerlijkheid. Zet in je opdracht: "Als je iets niet zeker weet, zeg dat dan. Verzin geen bronnen of cijfers."

Gebruik een tool die zoekt. Tools die op internet zoeken en bronnen tonen, zoals de zoekfunctie in ChatGPT of Perplexity, maken het makkelijker om te controleren.

Houd gesprekken kort. In lange gesprekken haalt een model details sneller door elkaar. Begin een nieuw gesprek voor een nieuw onderwerp.

Gebruik AI waar het sterk is. AI is sterk in schrijven, herschrijven, structureren en meedenken. Voor exacte feiten, cijfers en juridische details is het minder betrouwbaar. Hoe je betere opdrachten geeft, lees je in onze uitleg wat is een prompt.

Wat betekent dit voor je werk?

Hallucinaties zijn geen reden om AI niet te gebruiken, wel om het verstandig te gebruiken. Zie AI als een slimme assistent die een goede eerste versie maakt, maar wiens feiten je altijd nakijkt. Jij blijft verantwoordelijk voor wat je verstuurt of publiceert.

Spreek in je organisatie af dat AI-antwoorden worden gecontroleerd voordat ze worden gebruikt, zeker bij stukken voor klanten, het bestuur of de buitenwereld. Dat is ook een belangrijk onderdeel van AI-geletterdheid; lees meer op onze pagina over AI-geletterdheid.

Leren kritisch werken met AI

Kritisch kijken naar AI-antwoorden is een van de belangrijkste vaardigheden bij het werken met AI. In AI Fundament, de online AI-cursus van AIcursus.nl, leer je in acht modules hoe AI werkt, waarom het soms fout zit, hoe je duidelijke opdrachten geeft en hoe je antwoorden beoordeelt. Je oefent met praktijkopdrachten en krijgt op elke opdracht direct feedback.

De AI zit in het leerplatform zelf, dus je hebt geen eigen abonnement nodig, en na afronding krijg je een certificaat van deelname. AI Fundament kost € 39,95, eenmalig en inclusief btw.