Waarom AI soms fouten maakt
Kunstmatige intelligentie kan tegenwoordig indrukwekkend veel. Een AI-systeem kan teksten schrijven, vragen beantwoorden, afbeeldingen maken, informatie samenvatten en zelfs helpen bij ingewikkelde wetenschappelijke onderzoeken. Toch betekent een uitgebreid en overtuigend antwoord niet automatisch dat alles wat erin staat ook klopt.
AI kan namelijk fouten maken. Soms gaat het om een klein detail, zoals een verkeerde datum. In andere gevallen kan een systeem informatie door elkaar halen, een verkeerde conclusie trekken of zelfs een bron noemen die helemaal niet bestaat.
Dat klinkt misschien vreemd bij technologie die juist bedoeld is om ons te helpen. Toch zijn deze fouten goed te begrijpen wanneer je kijkt naar de manier waarop AI werkt.
AI weet niet alles
Een veelgemaakte aanname is dat een AI-systeem alle informatie kent en die vervolgens simpelweg uit een enorme digitale encyclopedie haalt. In werkelijkheid werkt het ingewikkelder.
AI-modellen worden getraind met grote hoeveelheden gegevens. Tijdens die training leren ze patronen herkennen. Bij taal gaat het bijvoorbeeld om de manier waarop woorden en zinnen met elkaar samenhangen. Bij afbeeldingen leert een model patronen herkennen die helpen om objecten, vormen en andere kenmerken te onderscheiden.
Wanneer je daarna een vraag stelt, probeert het systeem op basis van die geleerde patronen een passend antwoord te maken.
Dat gaat vaak bijzonder goed. Maar het betekent ook dat een AI niet automatisch beschikt over perfecte kennis van ieder onderwerp.
Een overtuigend antwoord kan toch fout zijn
Misschien is dit wel het belangrijkste om te onthouden wanneer je met AI werkt.
Een AI-systeem kan een antwoord heel duidelijk en zelfverzekerd formuleren, terwijl er toch een fout in staat. De tekst kan grammaticaal perfect zijn en logisch opgebouwd lijken. Daardoor is het soms moeilijk om te merken dat er iets niet klopt.
Een mens kan bijvoorbeeld twijfelen en zeggen dat hij iets niet zeker weet. Een AI kan echter een volledig antwoord geven waarin die onzekerheid niet altijd zichtbaar is.
Dat betekent niet dat het systeem bewust probeert te misleiden. Het probeert simpelweg een antwoord te produceren dat volgens de patronen die het heeft geleerd het beste bij de vraag past.
Daar kan het soms misgaan.
Hoe ontstaan zulke fouten?
Er zijn verschillende redenen waarom AI fouten kan maken.
Onvolledige informatie
Een AI heeft niet altijd alle informatie die nodig is om een vraag goed te beantwoorden. Wanneer belangrijke context ontbreekt, kan het systeem zelf een verband leggen dat niet klopt.
Een korte vraag kan bijvoorbeeld meerdere betekenissen hebben. Als de AI de verkeerde betekenis kiest, kan het hele antwoord vervolgens logisch lijken terwijl het toch over het verkeerde onderwerp gaat.
Informatie kan elkaar tegenspreken
De informatie waarop AI wordt getraind is afkomstig uit enorme hoeveelheden bronnen. Daarin kunnen verschillende meningen, fouten en tegenstrijdigheden voorkomen.
Wanneer verschillende bronnen elkaar tegenspreken, is het niet altijd eenvoudig voor een AI om te bepalen welke informatie correct is.
Ook mensen hebben daar moeite mee. Het verschil is dat een AI een antwoord kan formuleren zonder dat voor de gebruiker meteen duidelijk is dat er tegenstrijdige informatie bestaat.
Details kunnen door elkaar raken
Bij onderwerpen met veel namen, jaartallen, plaatsen of gebeurtenissen kan een AI soms verschillende gegevens combineren.
Een gebeurtenis kan bijvoorbeeld aan de verkeerde persoon worden gekoppeld of een jaartal kan verwisseld worden met dat van een andere gebeurtenis.
Het resultaat kan alsnog heel geloofwaardig klinken. Juist daarom zijn dit soort fouten soms lastig te herkennen.
AI kan informatie verzinnen
Een van de opvallendste soorten AI-fouten wordt vaak een hallucinatie genoemd.
Daarmee wordt bedoeld dat een AI informatie produceert die niet klopt, terwijl die informatie wel overtuigend wordt gepresenteerd.
Een systeem kan bijvoorbeeld een boek noemen dat niet bestaat, een niet-bestaande website als bron geven of een gebeurtenis beschrijven die nooit heeft plaatsgevonden.
Dat kan behoorlijk vreemd lijken. Toch is het vanuit de werking van een AI-model begrijpelijk. Het systeem probeert een passend antwoord samen te stellen en kan daarbij een patroon volgen dat uiteindelijk tot een verzonnen resultaat leidt.
Het is dus niet hetzelfde als bewust liegen.
Waarom recente informatie extra lastig kan zijn
Ook actualiteit speelt een rol.
De wereld verandert voortdurend. Nieuwe producten verschijnen, bedrijven veranderen hun beleid, wetenschappelijke onderzoeken worden gepubliceerd en gebeurtenissen kunnen binnen enkele dagen alweer nieuwe ontwikkelingen krijgen.
Een AI die niet over actuele informatie beschikt, kan daardoor een antwoord geven dat ooit correct was maar inmiddels verouderd is.
Bij actuele onderwerpen is het daarom extra belangrijk om naar recente en betrouwbare bronnen te kijken.
Dat geldt bijvoorbeeld voor nieuws, technologie, prijzen, wetenschappelijke ontwikkelingen en regelgeving.
Een fout betekent niet dat AI onbetrouwbaar is
Het is verleidelijk om na een paar opvallende fouten te concluderen dat je AI helemaal niet kunt vertrouwen. Dat is echter ook te simpel.
AI kan voor veel taken juist ontzettend nuttig zijn. Het kan helpen om ideeën te bedenken, ingewikkelde onderwerpen begrijpelijk uit te leggen, lange teksten samen te vatten of verschillende mogelijkheden naast elkaar te zetten.
De vraag is daarom niet alleen of AI fouten maakt, maar vooral waarvoor je AI gebruikt en hoeveel controle nodig is.
Een fout in een brainstormsessie is meestal geen groot probleem. Als je samen met AI ideeën bedenkt voor een artikel, kun je de beste ideeën eruit halen en de rest aanpassen.
Maar bij belangrijke informatie ligt dat anders.
Wanneer het gaat om bijvoorbeeld financiële beslissingen, medische informatie, juridische zaken of wetenschappelijke feiten, is het verstandig om belangrijke informatie bij betrouwbare bronnen te controleren.
Controle blijft onderdeel van het proces
Een goede manier om met AI te werken is daarom niet blind vertrouwen, maar ook niet automatisch alles wantrouwen.
Je kunt AI zien als een hulpmiddel dat je helpt om sneller tot informatie of ideeën te komen. Daarna bepaal je zelf wat bruikbaar is.
Stel dat AI een aantal feiten geeft voor een artikel. Dan kun je de belangrijkste feiten controleren bij een betrouwbare bron. Wanneer AI een interessante naam of onderzoek noemt, kun je kijken of dat onderzoek daadwerkelijk bestaat.
Dat kost soms wat extra tijd, maar het kan voorkomen dat een fout uiteindelijk in een artikel, presentatie of ander project terechtkomt.
AI kan ook van fouten leren
AI-systemen worden voortdurend verbeterd. Ontwikkelaars proberen fouten te verminderen door modellen beter te trainen, systemen te testen en nieuwe technieken te gebruiken.
Maar dat betekent niet dat fouten volledig zullen verdwijnen.
AI krijgt namelijk steeds complexere taken. Hoe meer een systeem kan, hoe meer verschillende situaties het moet kunnen verwerken. Nieuwe mogelijkheden brengen daardoor ook nieuwe uitdagingen met zich mee.
Het doel is dus niet alleen om AI foutloos te maken, maar ook om systemen beter te laten omgaan met onzekerheid en gebruikers duidelijker te laten weten wanneer een antwoord mogelijk niet betrouwbaar is.
De mens blijft belangrijk
Ondanks alle ontwikkelingen blijft menselijke controle een belangrijke rol spelen.
AI kan snel informatie verwerken en verbanden vinden die voor een mens moeilijker zichtbaar zijn. Een mens kan vervolgens beoordelen of het antwoord logisch is, of de informatie betrouwbaar is en of er misschien iets ontbreekt.
Dat maakt de samenwerking tussen mens en AI interessant.
De kracht zit niet altijd in een AI die alles zelfstandig doet. Soms zit de kracht juist in een systeem dat snel helpt, waarna een mens de uiteindelijke beslissing neemt.
Wat kun je zelf doen?
Je hoeft geen AI-expert te zijn om verstandig met AI om te gaan. Een paar eenvoudige gewoontes kunnen al veel helpen:
- Controleer belangrijke feiten bij betrouwbare bronnen.
- Wees extra voorzichtig met namen, cijfers en jaartallen.
- Kijk bij actuele onderwerpen altijd naar recente informatie.
- Vraag door wanneer een antwoord onduidelijk of opvallend stellig is.
- Neem een genoemde bron niet automatisch voor waar aan.
- Gebruik AI vooral als hulpmiddel en blijf zelf nadenken.
Dat laatste is misschien wel het belangrijkste.
AI hoeft niet perfect te zijn om nuttig te zijn
Kunstmatige intelligentie wordt steeds beter. De systemen kunnen meer, reageren sneller en worden voor steeds meer verschillende taken gebruikt.
Toch zullen fouten waarschijnlijk onderdeel blijven van het werken met AI. Het belangrijkste is daarom niet dat we van AI verwachten dat het altijd gelijk heeft, maar dat we begrijpen waarom fouten kunnen ontstaan en wanneer controle nodig is.
Een goed antwoord van AI kan een enorme hulp zijn. Een fout antwoord kan je echter ook gemakkelijk op het verkeerde been zetten.
Daarom gaat goed omgaan met AI niet om blind vertrouwen en ook niet om voortdurend wantrouwen. Het gaat om weten wanneer je het antwoord kunt gebruiken, wanneer je verder moet kijken en wanneer een betrouwbare bron het laatste woord heeft.
AI kan een geweldige assistent zijn. Maar uiteindelijk blijft het verstandig om af en toe even te vragen: klopt dit eigenlijk wel?