Har noen andre opplevd AI-hallusinasjoner som sprer feilinformasjon om merkevaren deres? Oppdaget nettopp at ChatGPT finner opp produktegenskaper

Du overreagerer ikke. Dette er et reelt og dokumentert problem.

Den tekniske virkeligheten:

AI-hallusinasjoner skjer fordi LLM-er i bunn og grunn er prediksjonsmaskiner, ikke sannhetsmaskiner. De forutsier det mest sannsynlige neste token basert på mønstre i treningsdataene. Når de støter på hull eller motstridende informasjon, fyller de hullene med plausible utsagn.

Tallene er nedslående:

• ChatGPT hallusinasjonsrate: ~12 % av svarene
• Claude: ~15 %
• Perplexity: ~3,3 % (lavere på grunn av RAG)
• Globale forretningstap grunnet AI-hallusinasjoner i 2024: $67,4 milliarder

For mindre kjente merkevarer kan hallusinasjonsraten være enda høyere fordi det finnes mindre treningsdata å støtte seg på.

Hva du kan gjøre:

1. Forbedre din digitale tilstedeværelse – Mer nøyaktig, strukturert innhold på autoritative kilder gir AI-systemene bedre data å jobbe med

2. Fokuser på høyautoritet-plattformer – Wikipedia, bransjepublikasjoner og etablerte vurderingsnettsteder veier tungt i treningsdataene

3. Overvåk kontinuerlig – Hallusinasjoner endrer seg når modellene oppdateres. Det som er feil i dag kan være riktig neste måned (eller omvendt)

Situasjonen er ikke håpløs, men det krever kontinuerlig innsats.

Vi er i helseteknologi, så AI-hallusinasjoner er ikke bare et omdømmeproblem – det er potensielt et spørsmål om etterlevelse og sikkerhet.

Vårt marerittscenario ble en realitet i fjor:

ChatGPT fortalte en potensiell kunde at vårt pasienthåndteringssystem “ikke oppfyller HIPAA-kravene.” Vi har vært HIPAA-kompatible fra dag én. Måtte få vårt juridiske team til å kontakte kunden med sertifiseringsdokumentasjon.

Hva som faktisk hjalp oss å redusere hallusinasjoner:

1. Strukturerte FAQ-sider – Vi laget omfattende FAQ-sider med schema markup som besvarte alle tenkelige spørsmål om vår etterlevelse, funksjoner og muligheter

2. Tredjepartsvalidering – Fikk våre sertifiseringer omtalt på G2, Capterra og bransjepublikasjoner. AI-systemene ser ut til å vekte tredjepartskilder høyt

3. Konsistent budskap overalt – Sikret at nettsiden, pressemeldinger, LinkedIn og alle andre kanaler har identisk, korrekt informasjon

4. Am I Cited-overvåking – Begynte å følge AI-omtaler ukentlig. Når vi ser hallusinasjoner, kan vi spore dem tilbake til mulige kildeproblemer og rette dem

Etter 6 måneder med dette arbeidet forsvant HIPAA-hallusinasjonen. Vi får fortsatt feil på andre områder, men den kritiske etterlevelsen er nå korrekt på tvers av ChatGPT og Perplexity.

Perspektiv fra et lite selskap – dette er faktisk skremmende for oppstartsbedrifter.

Vi har lite innhold ute om merkevaren vår. Hver eneste treningsdata teller. Og vi har erfart at ChatGPT nærmest finner opp vår funksjonsliste basert på hva konkurrentene har.

Det er som om AI spiller “mad libs” med produktet vårt – “Dette selskapet har sikkert [funksjon konkurrentene har]” blir presentert som fakta.

Den verste hallusinasjonen vi fant: ChatGPT sa at vi ble “kjøpt opp av [stor konkurrent] i 2024.” Vi er i høyeste grad fortsatt selvstendige. Aner ikke hvor det kom fra.

Nå er jeg paranoid for at potensielle kunder utelukker oss basert på fullstendig oppdiktet informasjon før de noen gang besøker nettsiden vår.

Fra et SEO-perspektiv – vi har jobbet med nøyaktighet i featured snippets i mange år. AI-hallusinasjoner er det problemet, bare 10 ganger verre.

Den viktigste innsikten jeg har fått:

AI-systemer trekker fra samme innholdsbasseng som Google, men de SYNTERISERER i stedet for å sitere direkte. Dette betyr at små feil i ditt innhold kan bli store feil i AI-svar.

Praktiske tiltak som hjelper:

1. Revider eget innhold først – Noen ganger kan AI-hallusinasjoner spores tilbake til utdaterte blogginnlegg, gamle pressemeldinger eller inkonsekvent informasjon på eget nettsted

2. Sjekk hva som rangerer for dine merkevarespørsmål – Hvis unøyaktig tredjepartsinnhold rangerer høyt for “[din merkevare] funksjoner” eller “[din merkevare] priser”, mater det trolig AI-treningsdataene

3. Lag siteringsverdig innhold – Perplexity bruker spesielt RAG (retrieval-augmented generation) og siterer kilder. Hvis innholdet ditt er godt strukturert, blir det sitert direkte i stedet for hallusinert

4. Følg de spesifikke hallusinasjonene – Dokumenter nøyaktig hva som er feil, test på flere AI-plattformer og følg med på om det endrer seg over tid

Den strukturerte data-tilnærmingen som nevnt over er gull verdt. AI-systemer klarer å tolke strukturert innhold langt bedre enn tette tekstblokker.

I storbedriftssegmentet har vi begynt å behandle overvåking av AI-hallusinasjoner som en del av våre faste merkevarehelse-målinger.

Vår tilnærming:

Vi gjennomfører kvartalsvise “AI-merkevare-revisjoner” der vi tester 50+ prompt på ChatGPT, Claude, Perplexity og Google AI Overviews. Hver respons vurderes for nøyaktighet mot vår offisielle produktdokumentasjon.

Nåværende statistikk fra siste revisjon:

• ChatGPT-nøyaktighet på vår merkevare: 73 %
• Claude: 71 %
• Perplexity: 89 %
• Google AI Overviews: 82 %

Perplexity-tallet er merkbart bedre fordi det bruker livesøk og siterer kilder. De andre jobber fra treningsdata som er måneder eller år gamle.

Det som overrasket oss:

Noen hallusinasjoner baserte seg faktisk på GAMMEL men korrekt informasjon. Prisene våre ble endret for 18 måneder siden, og ChatGPT har fortsatt de gamle prisene. Det er ikke egentlig hallusinasjon – det er utdaterte treningsdata. Men effekten for potensielle kunder er den samme.

Journalist her som skriver om AI. Jeg har fulgt med på AI-nøyaktighetsproblemer i et år nå.

Noe de fleste ikke er klar over:

AI-hallusinasjoner er ikke tilfeldige. De følger mønstre basert på hva som finnes i treningsdataene. Hvis det finnes motstridende informasjon om selskapet ditt på nett, vil AI noen ganger “gjennomsnittliggjøre” mellom kildene og lage hybridfakta som er delvis sanne og delvis oppdiktet.

Eksempel jeg har dokumentert:

Selskap A kjøpte opp produktlinjen til selskap B i 2023. Nå tillegger AI noen ganger selskap B sine funksjoner til selskap A, og omvendt. Modellene blander to separate produkter fordi oppkjøpsnyhetene nevnte begge sammen.

Til OP:

Pris-hallusinasjonen ($99 mot $29) kan spores tilbake til en gammel prisside, en konkurrent med lignende priser, eller til og med en tredjepartssammenligning med feil informasjon. Verdt å undersøke kilden.

Vi håndterer AI-synlighet for over 30 kunder. AI-hallusinasjoner er nå det #1 temaet kundene våre tar opp.

Rammeverket vi bruker:

1. Baseline-revisjon – Test 20–30 prompt på alle store AI-plattformer, dokumenter alle unøyaktigheter

2. Kildeanalyse – For hver hallusinasjon, forsøk å spore hvor feilinformasjonen kan ha oppstått (gammelt innhold, forveksling med konkurrent, tredjepartsfeil)

3. Innholdsforbedring – Lag eller oppdater autoritativt innhold som motbeviser hallusinasjonen med tydelig, strukturert informasjon

4. Tredjepartsforsterkning – Få korrekt informasjon publisert på høyt ansette nettsteder som AI-systemene vekter tungt

5. Overvåking – Bruk Am I Cited til å følge AI-omtaler ukentlig. Hallusinasjoner retter seg ofte selv når modellene oppdateres, men nye kan dukke opp

Tidslinje realitetssjekk:

Å rette AI-hallusinasjoner går ikke raskt. Beregn 3–6 måneder for betydelig forbedring. Treningsdata oppdateres ikke umiddelbart, og selv RAG-systemer trenger tid for å oppdage og prioritere ditt korrigerte innhold.

Juristperspektiv siden dette ble nevnt:

Dagens rettslige landskap:

Det finnes ingen etablert rettslig ramme for å holde AI-selskaper ansvarlige for hallusinasjoner. Vi har undersøkt dette grundig. Selv om ærekrenkelses- og markedsføringslover finnes, er det juridisk uklart hvordan de skal brukes på AI-generert innhold.

Når det er sagt:

Noen selskaper vurderer krav om “tortious interference” (når AI-hallusinasjoner påviselig fører til tapte avtaler) og brudd på statlige forbrukerlover. Men dette er uprøvde teorier.

Praktisk råd:

Dokumenter alt. Hvis en kunde eksplisitt sier at de avslo produktet ditt på grunn av AI-feilinformasjon, få det skriftlig. Hvis dette noen gang blir rettslig aktuelt, vil du ha bevis på faktiske tap.

For nå er den mest effektive løsningen en proaktiv innholdsstrategi fremfor juridiske skritt.

Denne tråden har vært utrolig hjelpsom. Takk til alle.

Mine viktigste læringspunkter og neste steg:

1. Dette er et reelt, dokumentert problem – Jeg overreagerer ikke. Tallene (12 % hallusinasjonsrate, $67 mrd. i tap) bekrefter bekymringene mine

2. Kildegransking først – Skal revidere eget innhold og sjekke hvilket tredjepartsinnhold som rangerer for våre merkevarespørsmål

3. Strukturert innhold er viktig – Skal jobbe med innholdsteamet om FAQ-sider med schema markup

4. Tredjepartsvalidering – Må få korrekt informasjon på G2, Capterra og bransjepublikasjoner

5. Overvåking er avgjørende – Setter opp Am I Cited for å følge AI-omtaler. Kan ikke rette det vi ikke måler

6. Tålmodighet kreves – Tidslinje på 3–6 måneder for merkbar forbedring er godt å vite

Umiddelbar handling:

Tar kontakt med den potensielle kunden på nytt med våre faktiske sertifiseringer og funksjonsliste. Får kanskje ikke dem tilbake, men da vet de i hvert fall sannheten.

Kommentaren om “omdømmehåndtering på marerittnivå” var følelsesstyrt, men ærlig talt – det er ikke uløselig. Det krever bare en annen tilnærming enn tradisjonell merkevareledelse.