AI hallucinaties: De oorzaak en hoe je ze voorkomt

In 2023 citeerde een advocaat uit New York berucht niet-bestaande rechtszaken in een juridisch dossier, nadat hij onwetend had vertrouwd op een Large Language Model (LLM) dat de precedenten volledig had verzonnen. Dit incident illustreert de grootste barrière voor de adoptie van AI binnen ondernemingen: hallucinaties.

Voor organisaties die generatieve AI inzetten (of het nu gaat om klantenservice, data-analyse of interne kennisbanken), is nauwkeurigheid een vereiste. Hoewel moderne modellen zoals GPT-5.2 en Claude 4.5 Sonnet drastisch verbeterde redeneer capaciteiten hebben, blijven het probabilistische motoren en geen “waarheidsmachines”. Organisaties zijn dus in grote mate op zoek naar de meest betrouwbare, en hallucinatie vrije systemen.

In 2025 is het woord van het jaar dan ook geworden: Hallucineren.
Hiermee wordt niet de oude betekenis, maar de bovenstaande betekenis bedoelt. Dit artikel biedt een technische analyse van waarom AI-hallucinaties optreden, de specifieke mechanismen die ze aansturen, en de bewezen engineering-strategieën die nodig zijn om ze in productieomgevingen te mitigeren.

Wat zijn AI hallucinaties?

In de context van Artificial Intelligence is een hallucinatie een zelfverzekerde generatie van onjuiste informatie. In tegenstelling tot een standaard software bug waarbij een systeem kan crashen of een foutcode kan retourneren, geeft een hallucinerend LLM een volledig gefabriceerd antwoord met dezelfde toon van autoriteit als een correct antwoord.

Hallucinaties vallen doorgaans in twee categorieën:

• Feiten fabricage: Het model verzint specifieke datapunten, zoals niet-bestaande datums, historische gebeurtenissen of juridische precedenten.
• Redeneer fouten: Het model gebruikt correcte data, maar trekt daaruit een onlogische of onjuiste conclusie.

Veelvoorkomende bedrijfsrisico’s:

• Reputatieschade: Chatbots die onjuiste beleidsinformatie aan klanten verstrekken.
• Operationele fouten: AI-agents die financiële data onnauwkeurig samenvatten.
• Wettelijke aansprakelijkheid: Generatie van valse citaten of compliance-overtredingen.

Het “Mata v. Avianca” precedent

Het meest aangehaalde praktijkvoorbeeld van dit risico is de rechtszaak Mata v. Avianca. In dit geval gebruikten advocaten ChatGPT om juridische precedenten te onderzoeken voor een indiening bij de rechtbank. Het model “hallucineerde” diverse niet-bestaande rechtszaken, compleet met valse dossiernummers en rechterlijke adviezen. De advocaten, die nalieten de output te verifiëren, dienden deze nepzaken in bij de rechtbank, wat resulteerde in aanzienlijke sancties en een federale rechter die de indiening “ongekend” noemde.

Dit incident onderstreept het cruciale belang van AI-geletterdheid voor elke professional die generatieve tools gebruikt. Zonder de beperkingen van de tool te begrijpen, verwarren gebruikers plausibele tekst vaak met geverifieerde waarheid.

Waarom hallucineren AI-modellen?

Om hallucinaties te mitigeren, moet men eerst hun technische oorsprong begrijpen. Ze zijn zelden het resultaat van “kwaadwilligheid”, maar eerder van de wiskundige incentives van de training van het model.

1. Probabilistische next-token prediction

In de kern zijn LLM’s getraind om de waarschijnlijkheid van het volgende token (woordfragment) te maximaliseren op basis van de voorafgaande context. Ze “kennen” geen feiten; ze weten welke woorden statistisch gezien waarschijnlijk op elkaar volgen. Als een model wordt gevraagd naar een niche-onderwerp waarvoor het onvoldoende trainingsdata heeft, kan het prioriteit geven aan taalkundige vloeiendheid boven feitelijke nauwkeurigheid, door gerelateerde woorden aan elkaar te rijgen tot een zin die lijkt op een antwoord, maar inhoudelijk leeg is.

2. De “black box” aard van ongefundeerde modellen

Out-of-the-box foundation models (zoals een standaard GPT-4 of Claude 3 instance) zijn “parametrische” geheugens. Ze vertrouwen uitsluitend op de gewichten (weights) die tijdens de training zijn geleerd. Ze hebben geen inherente mogelijkheid om door een live database te bladeren of een feit te controleren, tenzij ze specifiek zo zijn geabstraheerd. Dit gebrek aan “grounding” betekent dat het model moet vertrouwen op gecomprimeerde, vaak lossy, interne herinneringen.

3. Bron-referentie afwijking

Hallucinaties komen vaak voort uit afwijkingen in de trainingsdata. Als een LLM is getraind op internetdata die tegenstrijdige informatie, satire of fouten bevatte, internaliseert het deze inconsistenties. Bij het genereren van een respons kan het model fictie met feiten vermengen, omdat beide bestaan binnen zijn hoog-dimensionale vectorruimte zonder een duidelijk “waarheidslabel”.

Mitigatiestrategieën: hoe los je AI-hallucinaties op

Het volledig elimineren van hallucinaties is momenteel onmogelijk, maar ze kunnen aanzienlijk worden gereduceerd tot acceptabele enterprise-niveaus met behulp van de juiste technische frameworks.

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

De meest effectieve technische oplossing voor het grounden van AI is Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG verandert de workflow van de AI. In plaats van het model te vragen te vertrouwen op zijn interne geheugen, haalt het systeem eerst relevante documenten op uit een vertrouwde interne database (bijv. de PDF’s, SQL-databases of kennisbank van je bedrijf). Vervolgens voedt het deze opgehaalde tekst aan het LLM samen met de vraag van de gebruiker.

De prompt verandert effectief van:

“Vertel me over het vakantiebeleid van ons bedrijf.”

Naar:

“Gebruik UITSLUITEND de volgende context opgehaald uit het HR-handboek [voeg tekst in], beantwoord de vraag: ‘Vertel me over het vakantiebeleid van ons bedrijf.'”

Onderzoek wijst uit dat RAG-frameworks de feitelijke nauwkeurigheid aanzienlijk kunnen verbeteren, waarbij sommige studies nauwkeurigheidssprongen tonen van ~66% naar ~79% in vergelijking met standaard LLM’s.

Implementatie: Organisaties vereisen doorgaans gespecialiseerde generatieve AI-ontwikkeling om veilige RAG-pipelines te bouwen die LLM’s verbinden met eigen data.

2. Chain-of-Thought (CoT) prompting

“Chain-of-Thought” is een prompt engineering techniek waarbij het model wordt geïnstrueerd om zijn redenering stap-voor-stap uit te leggen voordat het een definitief antwoord geeft.

Door het model te dwingen tussenstappen te articuleren, vermindert de kans op “logicasprongen” of fabricage. Empirische evaluaties tonen aan dat CoT de frequentie van hallucinaties kan verminderen door het model te grounden in zijn eigen logische volgorde, hoewel zorgvuldige monitoring vereist is om te garanderen dat de redenering zelf valide blijft.

3. Aanpassen van de “Temperatuur” parameters

Bij het benaderen van LLM’s via API (bijv. OpenAI, Azure of Vertex AI), kunnen developers de “Temperatuur”-instelling beheren.

• Hoge Temperatuur (0.7 – 1.0): Verhoogt willekeur en “creativiteit”. Hoog risico op hallucinatie.
• Lage Temperatuur (0.0 – 0.3): Dwingt het model om het meest waarschijnlijke volgende token deterministisch te kiezen.

Voor taken die strikte feitelijke nauwkeurigheid vereisen, zoals data-extractie of financiële analyse, is het instellen van de temperatuur naar bijna nul een verplichte best practice.

4. Human-in-the-Loop (HITL) verificatie

Voor workflows met een grote impact (high-stakes), zoals geautomatiseerde juridische concepten of medische samenvattingen, is technologie alleen onvoldoende. Het implementeren van een “Human-in-the-Loop” workflow zorgt ervoor dat een gekwalificeerde expert de output van de AI beoordeelt voordat deze definitief wordt.

Dit is vaak een kerncomponent van een AI verandermanagement-strategie, die ervoor zorgt dat werknemers AI zien als een concept-tool en niet als een autonome beslisser.

Welk AI-model hallucineert het minst?

Niet alle modellen zijn gelijk gemaakt. Recente benchmarks, zoals het Vectara Hallucination Leaderboard, volgen hoe vaak verschillende modellen hallucineren bij het samenvatten van documenten. Het kiezen van het juiste model voor jouw specifieke use case is cruciaal. Hieronder vergelijken we de hallucinatiepercentages per model voor de meest gebruikte LLM’s.

	Model	Hallucinatie percentage	Feitelijke consistentie	Antwoord percentage	Gem. lengte samenvatting (woorden)
1	Gemini 2.5 Flash Lite	3.3 %	96.7 %	99.5 %	95.7
2	Llama 3.3 Instruct Turbo	4.1 %	95.9 %	99.5 %	64.6
3	Mistral Large	4.5 %	95.5 %	99.9 %	85
4	Mistral Small	5.1 %	94.9 %	97.9 %	98.8
5	DeepSeek V3.2	5.3 %	94.7 %	96.6 %	64.6
6	DeepSeek V3.1	5.5 %	94.5 %	94.5 %	63.7
7	GPT 4.1	5.6 %	94.4 %	99.9 %	91.7
8	Grok 3	5.8 %	94.2 %	93.0 %	95.9
9	DeepSeek V3	6.1 %	93.9 %	97.5 %	81.7
10	DeepSeek V3.2	6.3 %	93.7 %	92.6 %	62
11	Gemini 2.5 Pro	7.0 %	93.0 %	99.1 %	106.4
12	Ministral 3b	7.3 %	92.7 %	99.9 %	167.9
13	Ministral 8b	7.4 %	92.6 %	99.9 %	196
14	Llama 4 Scout	7.7 %	92.3 %	99.0 %	137.3
15	Gemini 2.5 Flash	7.8 %	92.2 %	99.0 %	101.5
16	Llama 4 Maverick	8.2 %	91.8 %	100.0 %	106
17	GPT 5.2 Low	8.4 %	91.6 %	100.0 %	126.5
18	GPT 4o	9.6 %	90.4 %	93.8 %	86.6
19	Claude Haiku 4	9.8 %	90.2 %	99.5 %	115.1
20	Claude Sonnet 4	10.3 %	89.7 %	98.6 %	145.8
21	GPT 5 Nano	10.5 %	89.5 %	100.0 %	105.7
22	GPT 5.2 High	10.8 %	89.2 %	100.0 %	186.3
23	Claude Opus 4	10.9 %	89.1 %	98.7 %	114.5
24	GPT 5.1 Low	10.9 %	89.1 %	100.0 %	165.5
25	DeepSeek R1	11.3 %	88.7 %	97.0 %	93.5
26	Claude Opus 4	11.8 %	88.2 %	92.4 %	129.1
27	Claude Opus 4 20250514	12.0 %	88.0 %	91.0 %	123.2
28	Claude Sonnet 4 5 20250929	12.0 %	88.0 %	95.6 %	127.8
29	GPT 5.1 High 2025 11 13	12.1 %	87.9 %	100.0 %	254.4
30	GPT 5 Mini 2025 08 07	12.9 %	87.1 %	99.9 %	169.7
31	Gemini 3 Pro Preview	13.6 %	86.4 %	99.4 %	101.9
32	GPT OSS 120b	14.2 %	85.8 %	99.9 %	135.2
33	Mistral 3 Large 2512	14.5 %	85.5 %	98.8 %	112.7
34	GPT 5 Minimal 2025 08 07	14.7 %	85.3 %	99.9 %	109.7
35	GPT 5 High 2025 08 07	15.1 %	84.9 %	99.9 %	162.7
36	Grok 4 1 Fast Non Reasoning	17.8 %	82.2 %	98.5 %	87.5
37	O4 Mini Low 2025 04 16	18.6 %	81.4 %	98.7 %	130.9
38	O4 Mini High 2025 04 16	18.6 %	81.4 %	99.2 %	127.7
39	Grok 4 1 Fast Reasoning	19.2 %	80.8 %	99.7 %	99.5
40	Ministral 3 14b 2512	19.4 %	80.6 %	99.6 %	135.8

Conclusie

AI-hallucinaties zijn een bijproduct van de probabilistische aard van Large Language Models. Ze kunnen niet worden “gerepareerd” in de traditionele zin van een software bug, maar ze kunnen wel worden beheerst.

Voor bedrijven ligt de oplossing in een gelaagde verdediging:

1. Architectuur: Implementeren van RAG-systemen om de AI te grounden in je eigen data.
2. Configuratie: Gebruik van lage temperatuur-instellingen en Chain-of-Thought prompting.
3. Governance: Zorgen voor robuust menselijk toezicht en AI-compliance protocollen.

Door generatieve AI te behandelen als een redeneermachine (“reasoning engine”) in plaats van een kennisbank, kunnen organisaties de kracht ervan benutten en tegelijkertijd het risico op desinformatie minimaliseren.

Volgende stap: Ben je bezorgd over de nauwkeurigheid van je huidige AI-implementatie? We kunnen een Artificial Intelligence Assessment uitvoeren om de hallucinatie-risico’s van je systeem te evalueren en een gegronde architectuur aan te bevelen.

Veelgestelde Vragen (FAQ)