Har andre oplevet AI-hallucinationer, der spreder falsk info om deres brand? Opdagede lige at ChatGPT finder på produktfunktioner

Du overreagerer ikke. Det er et reelt og dokumenteret problem.

Den tekniske realitet:

AI-hallucinationer opstår, fordi LLM’er grundlæggende er forudsigelsesmaskiner, ikke sandhedsmaskiner. De forudsiger det mest statistisk sandsynlige næste ord baseret på mønstre i træningsdata. Når de støder på huller eller modstridende information, udfylder de hullerne med plausible, men ikke altid korrekte, oplysninger.

Tallene er nedslående:

• ChatGPT hallucinationsrate: ~12% af svarene
• Claude: ~15%
• Perplexity: ~3,3% (lavere pga. RAG)
• Globale erhvervstab grundet AI-hallucinationer i 2024: $67,4 mia.

For mindre kendte brands kan hallucinationsraten være endnu højere, fordi der er færre træningsdata at forankre svarene i.

Hvad du kan gøre:

1. Forbedr dit digitale fodaftryk – Mere nøjagtigt, struktureret indhold på autoritative kilder giver AI-systemer bedre data at arbejde med

2. Fokusér på højautoritet-platforme – Wikipedia, branchepublikationer og etablerede anmeldelsessider vægtes højt i træningsdata

3. Overvåg løbende – Hallucinationer ændrer sig, når modeller opdateres. Det, der er forkert i dag, kan være korrekt næste måned (eller omvendt)

Situationen er ikke håbløs, men kræver vedvarende indsats.

Vi er i sundhedsteknologi, så AI-hallucinationer handler ikke kun om omdømme – det kan også være et compliance- og sikkerhedsproblem.

Vores mareridtsscenarie blev virkelighed sidste år:

ChatGPT sagde til en potentiel kunde, at vores patienthåndteringssystem “ikke opfylder HIPAA-kravene.” Vi har været HIPAA-kompatible siden dag ét. Vores juridiske team måtte kontakte kunden med dokumentation for certificeringen.

Det der faktisk hjalp os med at reducere hallucinationer:

1. Strukturerede FAQ-sider – Vi lavede omfattende FAQ-sider med schema markup, der besvarer alle tænkelige spørgsmål om vores compliance, funktioner og muligheder

2. Tredjepartsvalidering – Fik vores compliance-certificeringer nævnt på G2, Capterra og branchepublikationer. AI-systemer vægter tredjepartskilder tungt

3. Konsistent kommunikation overalt – Sikrede at vores hjemmeside, pressemeddelelser, LinkedIn og alle andre kanaler havde identisk, korrekt information

4. Am I Cited-overvågning – Begyndte at følge AI-omtaler ugentligt. Når vi spotter hallucinationer, kan vi spore potentielle kildeproblemer og løse dem

Efter 6 måneders arbejde forsvandt HIPAA-hallucinationen. Vi får stadig enkelte fejl på andre områder, men de kritiske compliance-oplysninger er nu korrekte i ChatGPT og Perplexity.

Her er et perspektiv fra en lille virksomhed – det er faktisk skræmmende for startups.

Vi har begrænset indhold om vores brand derude. Hvert træningsdatasæt tæller. Vi har oplevet, at ChatGPT nærmest opfinder vores funktionssæt ud fra, hvad konkurrenterne tilbyder.

Det er som om AI spiller “gæt et produkt” med os – “Denne virksomhed har sikkert [funktion, som konkurrenten har]” bliver præsenteret som fakta.

Den værste hallucination vi fandt: ChatGPT sagde, vi var “opkøbt af [stor konkurrent] i 2024.” Vi er stadig uafhængige. Aner ikke, hvor det kom fra.

Nu frygter jeg, at potentielle kunder fravælger os på baggrund af det pure opspind, før de overhovedet besøger vores hjemmeside.

Fra et SEO-perspektiv – vi har kæmpet med nøjagtighed i featured snippets i årevis. AI-hallucinationer er det problem gange 10.

Den vigtigste indsigt, jeg har fået:

AI-systemer trækker fra samme indholdspulje som Google, men de SYNTERTISERER fremfor at citere direkte. Det betyder, at små fejl i dit indhold kan blive til store fejl i AI-svar.

Praktiske skridt, der hjælper:

1. Auditér dit eget indhold først – Nogle gange stammer AI-hallucinationer fra gamle blogindlæg, tidligere pressemeddelelser eller uensartede oplysninger på din egen side

2. Tjek hvad der ranker for dine brand-søgninger – Hvis unøjagtigt tredjepartsindhold ligger højt for “[dit brand] funktioner” eller “[dit brand] priser”, fodrer det sandsynligvis AI’s træningsdata

3. Lav citerbart indhold – Perplexity bruger specifikt RAG (retrieval-augmented generation) og citerer kilder. Hvis dit indhold er struktureret godt, bliver det citeret direkte frem for at blive hallucineret

4. Følg de specifikke hallucinationer – Dokumentér præcis, hvad der er forkert, test på flere AI-platforme, og følg om det ændrer sig over tid

Den strukturerede data-tilgang, der blev nævnt tidligere, er kæmpe. AI-systemer læser struktureret indhold bedre end tætte tekstafsnit.

I enterprise-skala har vi begyndt at behandle AI-hallucinations-overvågning som en fast del af vores standard brand health-metrics.

Vores tilgang:

Vi laver kvartalsvise “AI brand audits”, hvor vi tester 50+ prompts på ChatGPT, Claude, Perplexity og Google AI Overviews. Hvert svar vurderes for nøjagtighed mod vores officielle produktdokumentation.

Nuværende statistik fra vores seneste audit:

• ChatGPT-nøjagtighed på vores brand: 73%
• Claude: 71%
• Perplexity: 89%
• Google AI Overviews: 82%

Perplexity-tallet er markant bedre, fordi det bruger live-søgning og citerer kilder. De andre arbejder ud fra træningsdata, der er måneder eller år gamle.

Det, der overraskede os:

Nogle hallucinationer byggede faktisk på GAMMEL, men korrekt information. Vores priser blev ændret for 18 måneder siden, og ChatGPT har stadig de gamle priser. Det er ikke rigtig hallucination – det er forældede træningsdata. Men effekten på potentielle kunder er den samme.

Journalist her, der skriver om AI. Jeg har fulgt AI-nøjagtighedsproblemer i et år nu.

Noget de fleste ikke er klar over:

AI-hallucinationer er ikke tilfældige. De følger mønstre baseret på, hvad der er i træningsdataene. Hvis der er modstridende info om din virksomhed online, vil AI nogle gange “gennemsnitliggøre” mellem kilder, så der opstår hybridfakta, der er delvist sande og delvist opfundne.

Eksempel jeg har dokumenteret:

Virksomhed A opkøbte virksomhed B’s produktlinje i 2023. AI tilskriver nu nogle gange virksomhed B’s funktioner til virksomhed A og omvendt. Modellerne forveksler to produkter, fordi opkøbsnyheden nævnte dem sammen.

Til OP:

Pris-hallucinationen ($99 vs $29) kan stamme fra en gammel prisside, en konkurrent med lignende priser eller endda en tredjeparts-sammenligning med forkerte oplysninger. Det er værd at undersøge kilden.

Vi håndterer AI-synlighed for 30+ kunder. AI-hallucinationer er nu det største problem, kunderne bringer til os.

Den ramme vi bruger:

1. Baseline Audit – Test 20-30 prompts på alle større AI-platforme, dokumentér alle unøjagtigheder

2. Kildeanalyse – For hver hallucination forsøger vi at spore, hvor den forkerte information kan stamme fra (gammelt indhold, konkurrentforvirring, tredjepartsfejl)

3. Indholdsforbedring – Skab eller opdater autoritativt indhold, der direkte modsiger hallucinationen med klare, strukturerede oplysninger

4. Tredjeparts forstærkning – Få korrekte oplysninger udgivet på højt autoritative sider, som AI-systemerne vægter tungt

5. Overvågning – Brug Am I Cited til at følge AI-omtaler ugentligt. Hallucinationer retter ofte sig selv, når AI-modeller opdateres, men der kan dukke nye op

Realistisk tidslinje:

At rette AI-hallucinationer går ikke hurtigt. Forvent 3-6 måneder før betydelige forbedringer. Træningsdata opdateres ikke øjeblikkeligt, og selv RAG-systemer skal bruge tid på at finde og prioritere dit korrigerede indhold.

Et juridisk perspektiv, da det er blevet nævnt:

Den nuværende juridiske situation:

Der findes ikke nogen veletableret juridisk ramme for at holde AI-virksomheder ansvarlige for hallucinationer. Vi har undersøgt det grundigt. Selvom der findes love om bagvaskelse og vildledende markedsføring, er det juridisk uklart, hvordan de skal anvendes på AI-genereret indhold.

Når det er sagt:

Nogle virksomheder undersøger muligheder for krav om tortious interference (når AI-hallucinationer beviseligt fører til tabte handler) og overtrædelse af forbrugerbeskyttelseslove. Men det er uprøvede teorier.

Praktisk råd:

Dokumentér alt. Hvis en kunde eksplicit fortæller dig, at de har fravalgt dit produkt pga. AI-misinformation, så få det på skrift. Hvis det nogensinde bliver relevant juridisk, har du bevis for faktiske tab.

For nu er den mest effektive løsning en proaktiv indholdsstrategi frem for juridiske skridt.

Denne tråd har været utroligt hjælpsom. Tak til alle.

Mine vigtigste pointer og næste skridt:

1. Det er et reelt, dokumenteret problem – Jeg overreagerer ikke. Tallene (12% hallucinationsrate, $67 mia. i tab) bekræfter min bekymring

2. Kildeundersøgelse først – Vil auditere vores eget indhold og tjekke, hvad tredjepartsindhold der ranker på vores brand-søgninger

3. Struktureret indhold betyder noget – Vil samarbejde med vores indholdsteam om FAQ-sider med schema markup

4. Tredjepartsvalidering – Skal have korrekte oplysninger på G2, Capterra og branchepublikationer

5. Overvågning er essentielt – Opsætter Am I Cited til at tracke AI-omtaler. Kan ikke rette, hvad vi ikke måler

6. Tålmodighed kræves – 3-6 måneders tidslinje for mærkbar forbedring er godt at vide

Umiddelbar handling:

Tager kontakt til den potentielle kunde igen med vores faktiske certificeringer og funktionsliste. Vi vinder dem måske ikke tilbage, men de får i det mindste sandheden.

Kommentaren om “omdømmehåndtering på mareridtsniveau” var følelsesladet, men ærligt talt ikke uløselig. Det kræver bare en anden tilgang end traditionel brand management.