Heeft iemand anders te maken gehad met AI-hallucinaties die valse informatie over hun merk verspreiden? Zojuist ontdekt dat ChatGPT producteigenschappen verzint

Je reageert niet overdreven. Dit is een echt en gedocumenteerd probleem.

De technische realiteit:

AI-hallucinaties ontstaan omdat LLM’s in wezen voorspellingsmachines zijn, geen waarheidsmachines. Ze voorspellen het meest waarschijnlijke volgende token op basis van patronen in trainingsdata. Als er hiaten of tegenstrijdige informatie zijn, vullen ze die op met aannemelijk klinkende inhoud.

De cijfers zijn schokkend:

• ChatGPT hallucinatiepercentage: ~12% van de antwoorden
• Claude: ~15%
• Perplexity: ~3,3% (lager door RAG)
• Wereldwijde bedrijfsverliezen door AI-hallucinaties in 2024: $67,4 miljard

Voor minder bekende merken kunnen de hallucinatiepercentages zelfs nog hoger zijn omdat er minder trainingsdata is om antwoorden op te baseren.

Wat je kunt doen:

1. Verbeter je digitale footprint – Meer nauwkeurige, gestructureerde content op gezaghebbende bronnen geeft AI-systemen betere data

2. Focus op platforms met hoge autoriteit – Wikipedia, vakpublicaties en bekende reviewwebsites wegen zwaarder in trainingsdata

3. Blijf continu monitoren – Hallucinaties veranderen als modellen updaten. Wat vandaag fout is, kan volgende maand juist zijn (of andersom)

De situatie is niet hopeloos, maar vereist wel een continue inspanning.

Wij zitten in healthcare tech, dus AI-hallucinaties zijn niet alleen een reputatieprobleem, maar ook een compliance- en veiligheidsrisico.

Onze nachtmerrie kwam vorig jaar uit:

ChatGPT vertelde een potentiële klant dat ons patiëntmanagementsysteem “niet voldoet aan HIPAA-eisen.” We zijn vanaf dag één HIPAA-compliant geweest. Moesten met ons juridische team de klant benaderen met certificeringsbewijzen.

Wat ons daadwerkelijk hielp om hallucinaties te verminderen:

1. Gestructureerde FAQ-pagina’s – We hebben uitgebreide FAQ’s gemaakt met schema markup die elke denkbare vraag over compliance, functies en mogelijkheden beantwoorden

2. Derdepartij-validatie – Onze compliancecertificaten laten vermelden op G2, Capterra en vakpublicaties. AI-systemen lijken veel waarde te hechten aan externe bronnen

3. Consistente communicatie overal – Gezorgd dat website, persberichten, LinkedIn en elk ander kanaal identieke, accurate informatie bevatten

4. Am I Cited-monitoring – AI-vermeldingen wekelijks gaan tracken. Bij hallucinaties kunnen we de bron achterhalen en gericht oplossen

Na 6 maanden werk was de HIPAA-hallucinatie verdwenen. Af en toe nog fouten op andere vlakken, maar de kritische compliance-informatie is nu accuraat in ChatGPT en Perplexity.

Perspectief van een klein bedrijf – dit is echt beangstigend voor startups.

We hebben weinig content over ons merk online. Elke training-datapunt telt. En we ontdekken dat ChatGPT onze feature set verzint op basis van wat concurrenten bieden.

Het is alsof AI “mad libs” speelt met ons product – “Dit bedrijf heeft vast [feature die concurrenten hebben]” wordt gepresenteerd als feit.

De ergste hallucinatie die we vonden: ChatGPT zei dat we “in 2024 zijn overgenomen door [grote concurrent].” We zijn nog steeds volledig onafhankelijk. Geen idee waar dat vandaan komt.

Nu ben ik bang dat prospects ons diskwalificeren op basis van volledig verzonnen informatie, zonder ooit onze website te bezoeken.

Vanuit SEO-oogpunt – wij hebben al jaren te maken met problemen rond featured snippets. AI-hallucinaties zijn dat probleem, maar dan 10x erger.

De belangrijkste les die ik geleerd heb:

AI-systemen halen uit dezelfde contentpool als Google, maar SYNTHETISEREN in plaats van direct te citeren. Dat betekent dat kleine fouten in je content grote fouten kunnen worden in AI-antwoorden.

Praktische stappen die helpen:

1. Audit eerst je eigen content – Soms zijn AI-hallucinaties terug te voeren op oude blogposts, persberichten of inconsistente informatie op je eigen site

2. Bekijk wat scoort op je merkzoekopdrachten – Als onjuiste externe content goed scoort op “[jouw merk] features” of “[jouw merk] prijzen”, voedt dat waarschijnlijk de trainingsdata van AI

3. Maak citeerbare content – Perplexity gebruikt RAG (retrieval-augmented generation) en citeert bronnen. Als je content goed gestructureerd is, wordt deze direct geciteerd in plaats van gehallucineerd

4. Houd specifieke hallucinaties bij – Leg precies vast wat fout is, test op meerdere AI-platforms en monitor of het in de tijd verandert

De gestructureerde data-aanpak hierboven is essentieel. AI-systemen verwerken gestructureerde content beter dan lange teksten.

Op enterprise-niveau hebben we AI-hallucinatiemonitoring inmiddels opgenomen in onze standaard merkgezondheidsmetingen.

Onze aanpak:

We houden elk kwartaal “AI brandaudits” waarbij we 50+ prompts testen op ChatGPT, Claude, Perplexity en Google AI Overviews. Elke reactie wordt gescoord op nauwkeurigheid ten opzichte van onze officiële productdocumentatie.

Huidige cijfers van onze laatste audit:

• ChatGPT-nauwkeurigheid op ons merk: 73%
• Claude: 71%
• Perplexity: 89%
• Google AI Overviews: 82%

Het getal van Perplexity is opvallend beter doordat het live zoekt en bronnen citeert. De anderen werken met trainingsdata die maanden of jaren oud zijn.

Wat ons verbaasde:

Sommige hallucinaties bleken gebaseerd op OUDE maar accurate informatie. Onze prijzen zijn 18 maanden geleden gewijzigd, en ChatGPT geeft nog steeds de oude prijs. Dat is eigenlijk geen hallucinatie, maar verouderde trainingsdata. Maar het effect op prospects is hetzelfde.

Journalist hier die over AI schrijft. Ik volg AI-nauwkeurigheidsproblemen nu een jaar.

Iets wat veel mensen niet beseffen:

AI-hallucinaties zijn niet willekeurig. Ze volgen patronen op basis van wat er in trainingsdata staat. Als er tegenstrijdige informatie over je bedrijf online staat, zal AI soms “gemiddelden” tussen bronnen, waardoor hybride feiten ontstaan die deels waar en deels verzonnen zijn.

Voorbeeld dat ik documenteerde:

Bedrijf A nam in 2023 de productlijn van bedrijf B over. AI schrijft nu soms functies van bedrijf B toe aan bedrijf A, en andersom. De modellen halen twee aparte producten door elkaar omdat het nieuws beide samen noemde.

Voor de OP:

De prijs-hallucinatie ($99 vs $29) kan terug te voeren zijn op een oude prijspagina, een concurrent met vergelijkbare prijzen, of een externe vergelijking met verkeerde info. Het is de moeite waard de bron uit te zoeken.

Wij beheren AI-zichtbaarheid voor meer dan 30 klanten. AI-hallucinaties zijn nu het #1 issue dat klanten bij ons neerleggen.

Het framework dat wij gebruiken:

1. Nulmeting – Test 20-30 prompts op alle grote AI-platforms en leg elke onjuistheid vast

2. Bronanalyse – Probeer voor elke hallucinatie te achterhalen waar de valse info vandaan kan komen (oude content, verwarring met concurrenten, externe fouten)

3. Contentremediatie – Maak of update gezaghebbende content die de hallucinatie direct en helder tegenspreekt

4. Externe versterking – Laat nauwkeurige info publiceren op hoog aangeschreven sites die AI-systemen zwaar meewegen

5. Monitoring – Gebruik Am I Cited om AI-vermeldingen wekelijks te volgen. Hallucinaties corrigeren zichzelf vaak na modelupdates, maar er kunnen nieuwe ontstaan

Tijdlijn realiteit:

AI-hallucinaties oplossen gaat niet snel. Reken op 3-6 maanden voor significante verbetering. Trainingsdata wordt niet direct geüpdatet, en zelfs RAG-systemen hebben tijd nodig om je gecorrigeerde content te ontdekken en prioriteren.

Even een juridisch perspectief:

De huidige juridische situatie:

Er is geen vastgesteld juridisch kader om AI-bedrijven aansprakelijk te houden voor hallucinaties. We hebben dit uitgebreid onderzocht. Hoewel wetten over laster en valse reclame bestaan, is toepassing op AI-gegenereerde content juridisch onduidelijk.

Toch:

Sommige bedrijven onderzoeken claims rond onrechtmatige belemmering (wanneer AI-hallucinaties aantoonbaar tot gemiste deals leiden) en schendingen van consumentenbeschermingswetten. Maar dit zijn ongebaande paden.

Praktisch advies:

Leg alles vast. Als een prospect expliciet aangeeft je product te weigeren vanwege AI-desinformatie, leg dat schriftelijk vast. Mocht dit ooit juridisch speelbaar worden, dan heb je bewijs van daadwerkelijke schade.

Voor nu is een proactieve contentstrategie effectiever dan juridische stappen.

Deze thread is ontzettend waardevol geweest. Dank allemaal.

Mijn belangrijkste inzichten en vervolgstappen:

1. Dit is een echt, gedocumenteerd probleem – Ik reageer niet overdreven. De cijfers (12% hallucinatie, $67 miljard schade) bevestigen mijn zorgen

2. Eerst brononderzoek – We gaan onze eigen content auditen en kijken welke externe content goed scoort op onze merkzoekopdrachten

3. Gestructureerde content telt – Samen met het contentteam werken aan FAQ-pagina’s met schema markup

4. Externe validatie – Nauwkeurige info op G2, Capterra en vakpublicaties krijgen

5. Monitoring is essentieel – Am I Cited instellen om AI-vermeldingen te volgen. Je kunt niet fixen wat je niet meet

6. Geduld nodig – 3-6 maanden voor merkbare verbetering is goed om te weten

Directe actie:

We nemen opnieuw contact op met de prospect met onze echte certificaten en featurelijst. We winnen ze misschien niet terug, maar ze kennen dan in elk geval de waarheid.

De opmerking “reputatiemanagement in nachtmerriemodus” was emotioneel, maar eerlijk gezegd is het niet onoplosbaar. Het vraagt gewoon om een andere aanpak dan traditioneel merkbeheer.