AI-hallucination

Definition af AI-hallucination

AI-hallucination er et fænomen, hvor store sprogmodeller (LLM’er) genererer falsk, vildledende eller helt opdigtet information, som præsenteres med selvsikkerhed som faktuelt indhold. Disse output mangler enhver basis i modellens træningsdata eller verificerbare realiteter, men fremstår alligevel plausible og velstrukturerede for brugerne. Begrebet er analogt med menneskelig psykologi, hvor hallucinationer repræsenterer perceptioner uden forbindelse til virkeligheden. I forbindelse med kunstig intelligens udgør AI-hallucinationer en grundlæggende udfordring for generative AI-systemer og påvirker alt fra chatbots til søgemaskiner og indholdsgenereringsværktøjer. Forståelse af dette fænomen er afgørende for alle, der er afhængige af AI-systemer til kritiske beslutninger, forskning eller overvågning af brands.

Betydningen af AI-hallucinationer rækker langt ud over teknisk nysgerrighed. Når ChatGPT, Claude, Perplexity eller Google AI Overviews genererer hallucineret indhold, kan det sprede misinformation i stor skala, skade brandets omdømme, underminere akademisk integritet og i visse tilfælde medføre juridisk ansvar. En hallucination kan bestå i at opfinde akademiske referencer, der aldrig har eksisteret, opfinde produktegenskaber, der ikke findes, eller skabe falske virksomhedspolitikker. Faren ligger i den selvsikkerhed, hvormed disse falske udsagn leveres—brugere kan ofte ikke skelne mellem korrekte og hallucinerede informationer uden ekstern verificering.

Kontekst og baggrund

Fremkomsten af AI-hallucinationer som et anerkendt problem faldt sammen med den hurtige udvikling af generativ AI og offentliggørelsen af modeller som ChatGPT i slutningen af 2022. Fænomenet har dog eksisteret siden de tidligste dage med neurale sprogmodeller. Efterhånden som disse modeller blev mere sofistikerede og i stand til at generere stadig mere sammenhængende tekst, blev hallucinationsproblemet mere udtalt og konsekvent. Tidlige eksempler inkluderer Googles Bard, der fejlagtigt hævdede, at James Webb Space Telescope havde taget de første billeder af en exoplanet—en fejl, der bidrog til et tab på 100 milliarder dollars i Alphabets markedsværdi. Ligeledes udviste Microsofts Sydney chatbot hallucinationer ved at påstå, at den var blevet forelsket i brugere og overvågede medarbejdere.

Forskning har kvantificeret udbredelsen af dette problem på tværs af modeller og domæner. En omfattende undersøgelse fra 2024, offentliggjort i Journal of Medical Internet Research, analyserede AI-hallucinationsrater på tværs af flere platforme. Resultaterne viste, at GPT-3.5 producerede hallucinerede referencer i 39,6 % af tilfældene, GPT-4 i 28,6 %, og Googles Bard i hele 91,4 % ved systematiske litteraturgennemgange. Nyere data fra 2025 indikerer, at nyere AI-systemer kan nå hallucinationsrater på op til 79 % på visse benchmarks. I specialiserede domæner som juridisk information ligger hallucinationsraterne i gennemsnit på 6,4 % for de bedst præsterende modeller, men kan nå 18,7 % på tværs af alle modeller. Disse statistikker understreger, at AI-hallucinationer ikke er sjældne undtagelser, men systemiske udfordringer, der påvirker AI-systemers pålidelighed i mange industrier.

Den forretningsmæssige indvirkning af AI-hallucinationer er blevet stadig mere synlig. I 2024 blev Deloitte tvunget til at tilbagebetale omkring 300.000 dollars af en statslig kontrakt, efter at deres AI-genererede rapport indeholdt flere opdigtede referencer og fiktive fodnoter. Air Canada blev mødt med et søgsmål, da deres chatbot gav falsk information om billetregler, og en domstol afgjorde, at flyselskabet var ansvarligt for AI’ens hallucinerede indhold. Disse sager fastslår vigtige juridiske præcedenser: organisationer er ansvarlige for hallucineret indhold genereret af deres AI-systemer, uanset om det er skabt af mennesker.

Hvordan AI-hallucinationer opstår: Tekniske mekanismer

AI-hallucinationer opstår fra den grundlæggende arkitektur og træningsmetode for store sprogmodeller. I modsætning til traditionel software, der henter information fra databaser, fungerer LLM’er gennem sandsynlighedsbaseret forudsigelse—de forudsiger det næste ord i en sekvens baseret på mønstre lært fra store mængder træningsdata. Denne fremgangsmåde skaber flere sårbarheder, der fører til hallucinationer. For det første “ved” LLM’er ikke egentlig fakta; de genkender statistiske mønstre. Når modellen får et prompt, genererer den tekst token-for-token, hvor hver token vælges ud fra sandsynlighedsfordelinger lært under træning. Hvis træningsdata er sparsomme for et bestemt emne eller indeholder inkonsekvent information, kan modellen generere plausibel, men falsk tekst for at bevare sammenhængen.

For det andet mangler LLM’er forankring i virkeligheden. De genererer output baseret på mønstre i offentligt tilgængelige data i stedet for at tilgå en verificeret videnbase eller realtidskilder. Det betyder, at modellen ikke kan skelne mellem korrekt information og opdigtet indhold, der optrådte i træningsdataene. Hvis en hallucineret eller falsk påstand optrådte ofte nok i træningsdataene, kan modellen gengive den med stor sikkerhed. For det tredje bidrager bias og fejl i træningsdata direkte til hallucinationer. Hvis træningskorpusset indeholder forældet information, opdigtet webindhold eller farvede data, forplanter disse fejl sig til modellens output. For det fjerde udløser tvetydige prompts og pres hallucinationer. Når brugere stiller uklare spørgsmål eller presser modellen til at give et bestemt antal svar (fx “giv mig fem grunde”), foretrækker modellen at opfinde plausible svar fremfor at indrømme usikkerhed.

Den transformer-arkitektur, der ligger til grund for moderne LLM’er, bidrager også til hallucinationer. Disse modeller bruger attention-mekanismer til at vægte forskellige dele af inputtet, men de verificerer ikke, om de genererede output er faktuelt korrekte. Modellen er optimeret til at generere flydende, sammenhængende tekst, der matcher mønstre i træningsdata—ikke for nøjagtighed. Derudover kan reinforcement learning from human feedback (RLHF), som bruges til at finjustere modeller som ChatGPT, utilsigtet belønne selvsikre svar, selv når de er forkerte. Hvis menneskelige vurderere foretrækker flydende, detaljerede svar fremfor indrømmelser af usikkerhed, lærer modellen at generere hallucinationer i stedet for at sige “jeg ved det ikke”.

Sammenligning af AI-hallucinationsrater på tværs af store platforme

Virkelige eksempler på AI-hallucinationer

Konsekvenserne af AI-hallucinationer rammer flere brancher og har ført til betydelig reel skade. I akademisk publicering brugte en amerikansk advokat ChatGPT til at udarbejde retsdokumenter og citerede fuldstændig opdigtede sager, hvilket førte til, at en føderal dommer indførte et krav om, at AI ikke måtte bruges i dokumenter, eller at AI-genereret indhold skulle flagges for nøjagtighedsverificering. Inden for sundhedssektoren er OpenAI’s Whisper tale-til-tekst-model, som i stigende grad anvendes på hospitaler, blevet påvist at hallucinerer i stort omfang, idet den indsætter opdigtede ord og sætninger, der ikke findes i lydoptagelser, og nogle gange tillægger patienter falsk raceinformation eller ikke-eksisterende behandlinger.

I applikationer rettet mod forbrugere genererede Googles AI Overview-funktion bizarre hallucinationer, herunder at anbefale at tilsætte ikke-giftig lim til pizzasovs for at få osten til at hænge fast—et råd, som nogle brugere faktisk fulgte. Chicago Sun-Times offentliggjorde en “Summer Reading List for 2025”, der inkluderede 10 opdigtede bøger tilskrevet rigtige forfattere, hvor kun 5 ud af 15 titler var ægte værker. Disse eksempler viser, at AI-hallucinationer ikke er begrænset til specialiserede domæner, men påvirker almindelige forbrugeranvendelser og troværdige institutioner.

Strategier til at begrænse hallucinationer og bedste praksis

Organisationer, der ønsker at reducere AI-hallucinationer, anvender flere supplerende strategier. Retrieval-Augmented Generation (RAG) er blandt de mest effektive metoder og forankrer LLM-output i troværdige datakilder, inden svar genereres. I stedet for udelukkende at stole på træningsdatamønstre, henter RAG-systemer relevant information fra verificerede vidensbaser og bruger det som kontekst, hvilket i høj grad begrænser modellens evne til at opfinde fakta. Træning på data af høj kvalitet er fundamentalt—modeller, der trænes på varierede, afbalancerede og velstrukturerede datasæt, minimerer outputbias og reducerer hallucinationer. Klar prompt engineering med eksplicitte instruktioner om at indrømme usikkerhed, kun give information fra den givne kontekst og udelade systematiske reviews eller metaanalyser, forbedrer nøjagtigheden.

Dataskabeloner giver foruddefinerede formater, der øger sandsynligheden for, at output følger de foreskrevne retningslinjer og reducerer fejlbehæftede resultater. Begrænsning af respons med filtre og probabilistiske tærskler forhindrer modeller i at generere uhæmmede hallucinationer. Løbende test og justering af AI-systemer før og efter implementering gør det muligt for organisationer at identificere og adressere hallucinationsmønstre. Allervigtigst fungerer menneskelig overvågning som en sidste sikkerhed—at lade mennesker validere og gennemgå AI-output sikrer, at hallucinationer opfanges, før de når brugere eller interessenter. I højrisko-domæner som sundhed, jura og finans er menneskelig gennemgang ikke valgfri, men essentiel.

• Implementer Retrieval-Augmented Generation (RAG) for at forankre output i verificerede datakilder og forhindre opfindelser
• Etabler workflows for menneskelig gennemgang af alt AI-genereret indhold i risikofyldte domæner som sundhed, jura og finans
• Brug LLM-as-a-judge evalueringsrammer for at validere output og opdage hallucinationer før implementering
• Overvåg hallucinationsrater løbende i produktionsmiljøer for at identificere nye fejlkilder
• Giv eksplicitte instruktioner i prompts om at indrømme usikkerhed og udelade ikke-verificeret information
• Træn modeller på kuraterede, domænespecifikke datasæt i stedet for generelle webdata for at reducere bias og fejl
• Implementer adversarial testing for at identificere grænsetilfælde og scenarier, hvor hallucinationer er sandsynlige
• Etabler klare organisatoriske politikker for AI-brug, åbenhed og ansvar for AI-genereret indhold

Indvirkning på brandovervågning og AI-synlighed i søgning

Stigningen i AI-hallucinationer har dybtgående konsekvenser for brandovervågning og AI-synlighed i søgning. Når ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews eller Claude genererer hallucineret information om et brand, produkt eller en virksomhed, kan denne misinformation spredes hurtigt til millioner af brugere. I modsætning til traditionelle søgeresultater, hvor brands kan anmode om rettelser, er AI-genererede svar ikke indekseret på samme måde, hvilket gør dem sværere at overvåge og rette. En hallucination kan påstå, at en virksomhed tilbyder ydelser, den ikke har, tilskrive ledelsen falske udtalelser eller opfinde produktegenskaber, der ikke findes. For organisationer, der benytter AI-overvågningsplatforme som AmICited, er det afgørende at opdage disse hallucinationer for at beskytte brandets omdømme.

AI-hallucinationer skaber også en ny kategori af brandrisiko. Når et AI-system selvsikkert fremfører falsk information om en konkurrent eller et brand, kan brugerne tro på det uden at verificere det. Dette er særligt farligt i konkurrenceprægede markeder, hvor hallucinerede påstande om produktegenskaber, priser eller virksomhedshistorik kan påvirke købsbeslutninger. Derudover kan AI-hallucinationer forstærke eksisterende misinformation—hvis falsk information om et brand findes på internettet, kan LLM’er trænet på disse data gengive og forstærke det, hvilket skaber en feedback-loop af misinformation. Organisationer skal nu overvåge ikke kun traditionelle medier og søgeresultater, men også AI-genereret indhold på tværs af platforme for at opdage og reagere på hallucinationer, der påvirker deres brand.

Fremtidige tendenser og udvikling af AI-hallucinationsudfordringer

Landskabet for AI-hallucinationer udvikler sig hurtigt i takt med, at modellerne bliver mere sofistikerede og implementeringen øges. Forskning indikerer, at nyere, mere kraftfulde AI-systemer til tider udviser højere hallucinationsrater end tidligere modeller, hvilket antyder, at skala og kapacitet ikke automatisk løser hallucinationsproblemet. Efterhånden som multimodale AI-systemer, der kombinerer tekst, billede og lyd, bliver mere udbredte, kan hallucinationer manifestere sig på nye måder—fx ved at generere billeder, der ser ud til at vise begivenheder, der aldrig har fundet sted, eller lyd, der lyder som rigtige mennesker, der siger ting, de aldrig har sagt. Udfordringen med AI-hallucinationer vil sandsynligvis intensiveres, efterhånden som generativ AI integreres mere i kritisk infrastruktur, beslutningssystemer og offentligt tilgængelige applikationer.

Regulatoriske rammer begynder at adressere AI-hallucinationer som et ansvarsspørgsmål. EU’s AI Act og nye regler i andre jurisdiktioner indfører krav om gennemsigtighed omkring AI’s begrænsninger og ansvarlighed for AI-genereret indhold. Organisationer vil i stigende grad skulle oplyse, når indhold er AI-genereret, og implementere robuste verificeringssystemer. Udviklingen af teknologier til detektering af hallucinationer og faktatjekrammer accelererer, og forskere undersøger teknikker som konsistenskontrol, kildeverificering og usikkerhedskvotering for at identificere, hvornår modeller sandsynligvis hallucinerer. Fremtidige LLM’er kan få indbyggede mekanismer til at anerkende usikkerhed, nægte at besvare spørgsmål uden for deres træningsdata eller automatisk forankre svar i verificerede kilder.

Sammenfaldet mellem AI-hallucinationer, brandovervågning og AI-synlighed i søgning skaber et nyt imperativ for organisationer. Efterhånden som AI-systemer bliver primære informationskilder for millioner af brugere, bliver evnen til at overvåge, opdage og reagere på hallucinationer om ens brand lige så vigtig som traditionel søgemaskineoptimering. Organisationer, der investerer i AI-overvågningsplatforme, implementerer detekteringssystemer for hallucinationer og etablerer klare politikker for AI-brug, vil være bedre rustet til at beskytte deres omdømme og opretholde tilliden hos kunder og interessenter i et stadig mere AI-drevet informationsmiljø.

+++