KI fortsetter å finne på ting om selskapet vårt – hvordan kan vi forhindre hallusinasjoner?

Situasjonen din er vanlig for startups. Her er hvorfor og hvordan du fikser det:

Hvorfor KI tar feil om dere:

Det grunnleggende problemet:

KI «vet» ikke fakta. Den forutsier hvilke ord som bør komme basert på mønstre. Når den mangler pålitelige data om dere, genererer den plausibel, men feilaktig informasjon.

Løsningsrammeverk:

Du kan ikke «trene» ChatGPT direkte, men du kan:

1. Bli den dominerende kilden – Gjør korrekt informasjon om dere mest tilgjengelig og autoritativ
2. Skap konsistens – Samme info overalt, ingen motsetninger
3. Legg til strukturert data – Gi KI eksplisitte, maskinlesbare fakta
4. Bygg verifiseringskjeder – Lenke til eksterne verifikatorer

For deres spesifikke feil påstander:

Entitetskonsistens er avgjørende for å redusere hallusinasjoner:

Problemet:

Inkonsekvens forvirrer KI. Hvis grunnleggingsdatoen varierer mellom kilder, må KI gjette.

Konsistens-sjekkliste:

Vanlige inkonsekvenskilder:

1. Gamle presseomtaler – Artikkel fra 2022 med utdaterte data
2. Auto-genererte profiler – Nettsteder som skraper og får det feil
3. Ansattes LinkedIn – Teammedlemmer har motstridende selskapsinfo
4. Dataaggregatorer – ZoomInfo, Apollo osv. med gamle data

Fikseprioritet:

1. Nettsiden deres (full kontroll)
2. LinkedIn-side (full kontroll)
3. Crunchbase (kan redigeres)
4. Google Bedriftsprofil (full kontroll)
5. Ansattes LinkedIn (be teamet om å justere)
6. Tredjepartskataloger (kontakt for korrigering)
7. Dataaggregatorer (har ofte korrekturprosesser)

Skjemamarkering for konsistens:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Your Company",
  "foundingDate": "2021-03-15",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "numberOfEmployees": {
    "@type": "QuantitativeValue",
    "value": 12
  }
}

Dette forteller KI-systemer eksplisitt: «Dette er fakta.»

Jeg har vært gjennom akkurat denne situasjonen. Dette fungerte for oss:

Vår tidslinje:

• Måned 0: Oppdaget ville hallusinasjoner
• Måned 1: Fikset alle kontrollerbare kilder
• Måned 2: Skjemamarkering, pressemelding
• Måned 3: Perplexity begynte å få det riktig
• Måned 4: Google KI-oversikter ble bedre
• Måned 6: ChatGPT fortsatt av og til feil, men bedre

Dette ga størst effekt:

1. Crunchbase Pro – Seriøst, betal for det. KI-systemer henter ofte selskapsdata herfra.

2. Fullstendig LinkedIn – Hvert felt fylt ut, grunnleggerprofiler lenket, selskapsbeskrivelse eksplisitt.

3. Organization-skjema – På forsiden med alle nøkkelfakta eksplisitt.

4. Pressemelding – Distribuert via større tjeneste med riktige selskapsfakta. Skaper autoritativ ekstern kilde.

5. Wikipedia-forsøk – Vi var ikke notable nok for Wikipedia, men laget en Wikidata-oppføring (lavere terskel, hjelper fortsatt).

Dette fungerte ikke:

• Rapportering til OpenAI (ingen reell mekanisme)
• Bare å oppdatere nettsiden vår
• Håpe at det skulle rette seg selv

Kostnad:

• Crunchbase Pro: $300/år
• Pressemeldingsdistribusjon: $400
• Resten: Tid

Avkastning:

En investor fortalte at de nesten trakk seg fordi «ChatGPT sa dere hadde hentet Series A og cap table så annerledes ut.» Å unngå slik forvirring er verdt investeringen.

Tekniske tilnærminger til KI-datakorrigering:

For RAG-baserte systemer (Perplexity, Google KI):

Disse henter fra det levende nettet. Fiks det som er indeksert om dere:

1. Sørg for at nettsiden er crawlbar
2. Oppdater robots.txt for å tillate KI-crawlere
3. Lag autoritative sider for hver faktatype
4. Bygg lenker til deres autoritative sider

For ChatGPT/Claude (treningsbaserte):

Vanskeligere å påvirke. Strategier:

1. Lag innhold som blir mye sitert, med korrekt info
2. Få riktig info inn i kilder de trolig trener på (Wikipedia, større publikasjoner)
3. Håpe treningsoppdateringer får med seg nye data

llms.txt-implementering:

Lag en maskinlesbar oppsummering:

# llms.txt for [Company]
Name: [Eksakt selskapsnavn]
Founded: 2021
Headquarters: Austin, Texas
Employees: 12
Funding: Bootstrappet (ingen ekstern finansiering)
Founder: [Navn]
Website: https://yourcompany.com
About: [Én setningsbeskrivelse]

Legg på yourcompany.com/llms.txt

Overvåkingsoppsett:

Sjekk hver plattform månedlig:

• “Hvilket år ble [Company] grunnlagt?”
• “Hvor har [Company] hovedkontor?”
• “Hvor mange ansatte har [Company]?”
• “Har [Company] hentet inn kapital?”

Følg endringer over tid for å måle forbedring.

Løpende overvåking og korrigeringsprosess:

Månedlig revisjonsmal:

Når du finner feil:

1. Dokumenter (skjermbilde med dato)
2. Identifiser sannsynlig kilde til feil data
3. Fiks eller overgå kilden
4. Vent 4–6 uker
5. Test på nytt

Automatisk overvåking:

Am I Cited og lignende verktøy kan:

• Spore merkevareomtale på tvers av KI-plattformer
• Varsle om endringer
• Sammenligne med konkurrenter
• Historisk sporing

Kvartalsgjennomgang:

• Total nøyaktighetsscore
• Trendretning
• Gjenstående problemområder
• Justering av strategi

Årlig:

• Omfattende fakta-revisjon
• Oppdatere alle eiendommer
• Fornye pressekontakt
• Gjennomgang av skjemamarkering

Dette var akkurat det jeg trengte. Her er min handlingsplan:

Uke 1: Kartlegge og dokumentere

• Teste alle KI-plattformer med nøkkelspørsmål
• Dokumentere nåværende tilstand (skjermbilder)
• Identifisere alle kilder til feilinformasjon

Uke 2: Fikse kontrollerbare kilder

• Om oss-side – eksplisitte fakta
• LinkedIn-selskapsside – alle felt utfylt
• Ansattes LinkedIn – be teamet om å justere
• Organization-skjema – implementere med alle fakta

Uke 3: Eksterne kilder

• Crunchbase Pro – oppgradere og oppdatere
• Google Bedriftsprofil – verifisere og fullføre
• Lage llms.txt-fil
• Revidere og fikse tredjeparts kataloger

Uke 4: Bygge autoritet

• Pressemelding med selskapsfakta
• Wikidata-oppføring (hvis kvalifisert)
• Bransjekatalog-oppføringer

Løpende:

• Månedlig KI-plattformtesting
• Dokumentere forbedring over tid
• Kontinuerlig kildeovervåking

Nøkkelindikatorer:

• Antall feil fakta per plattform
• Tid til korrigering
• Konsistensscore på tvers av kilder

Investering:

• Crunchbase Pro: $300/år
• Pressemelding: ca. $400
• Tid: ca. 20 timer totalt

Forventet tidslinje:

• Perplexity: 2–4 uker
• Google KI: 4–8 uker
• ChatGPT: Ukjent, løpende

Hovedinnsikt:

Kan ikke «korrigere» KI direkte. Må bli den mest autoritative, konsistente kilden slik at KI naturlig graviterer mot korrekt informasjon.

Takk alle sammen – har endelig en konkret vei videre!