Har någon annan haft problem med AI-hallucinationer som sprider falsk information om deras varumärke? Upptäckte precis att ChatGPT hittar på produktfunktioner

Du överreagerar inte. Detta är ett verkligt och dokumenterat problem.

Den tekniska verkligheten:

AI-hallucinationer uppstår eftersom LLM:er i grunden är förutsägelsemaskiner, inte sanningsmaskiner. De förutspår det mest sannolika nästa ordet baserat på mönster i träningsdatan. När de stöter på luckor eller motstridig information fyller de i luckorna med trovärdigt klingande innehåll.

Siffrorna är nedslående:

• ChatGPT hallucinationsfrekvens: ~12 % av svaren
• Claude: ~15 %
• Perplexity: ~3,3 % (lägre tack vare RAG)
• Globala företagsförluster på grund av AI-hallucinationer 2024: 67,4 miljarder USD

För mindre kända varumärken kan hallucinationerna vara ännu vanligare eftersom det finns mindre träningsdata att grunda svaren på.

Vad du kan göra:

1. Förbättra din digitala närvaro – Mer korrekt, strukturerat innehåll på auktoritativa källor ger AI-systemen bättre data att arbeta med

2. Fokusera på höga auktoritetsplattformar – Wikipedia, branschpublikationer och etablerade recensionssajter väger tyngre i träningsdatan

3. Övervaka kontinuerligt – Hallucinationer förändras när modellerna uppdateras. Det som är fel idag kan vara rätt nästa månad (eller tvärtom)

Situationen är inte hopplös, men kräver ihärdigt arbete.

Vi är inom healthcare tech, så AI-hallucinationer är inte bara ett ryktenummer – det kan också vara ett regelefterlevnads- och säkerhetsproblem.

Vårt mardrömsscenario blev verklighet förra året:

ChatGPT sa till en potentiell kund att vårt patienthanteringssystem “inte uppfyller HIPAA-kraven.” Vi har varit HIPAA-kompatibla från dag ett. Fick låta vår juridiska avdelning kontakta kunden med certifieringsdokumentation.

Vad som faktiskt hjälpte oss minska hallucinationerna:

1. Strukturerade FAQ-sidor – Vi skapade omfattande FAQ-sidor med schema markup som svarade på alla tänkbara frågor om vår regelefterlevnad, funktioner och kapabiliteter

2. Tredjepartsvalidering – Fick våra certifieringar nämnda på G2, Capterra och i branschpublikationer. AI-system verkar väga tredjepartskällor tungt

3. Konsekvent budskap överallt – Säkerställde att vår webbplats, pressmeddelanden, LinkedIn och alla andra kanaler hade identisk, korrekt information

4. Am I Cited-övervakning – Började spåra AI-omnämnanden varje vecka. När vi ser hallucinationer kan vi spåra tillbaka till möjliga källproblem och åtgärda dem

Efter 6 månaders arbete hade HIPAA-hallucinationen försvunnit. Vi får fortfarande fel om andra saker ibland, men det kritiska compliance-innehållet är nu korrekt i både ChatGPT och Perplexity.

Perspektiv från ett litet företag – detta är faktiskt skrämmande för startups.

Vi har begränsat med innehåll om vårt varumärke ute. Varje datapunkt i träningen spelar roll. Och vi har märkt att ChatGPT i princip hittar på vår funktionslista baserat på vad konkurrenterna har.

Det är som att AI spelar “fyll i luckorna” med vår produkt – “Det här företaget har nog [funktion som konkurrenterna har]” omvandlas till ett påstående.

Den värsta hallucinationen vi hittade: ChatGPT sa att vi blev “uppköpta av [stor konkurrent] 2024.” Vi är fortfarande helt självständiga. Ingen aning om var det kom ifrån.

Nu är jag paranoid att potentiella kunder diskvalificerar oss baserat på helt påhittad information innan de ens besöker vår webbplats.

Jag kommer in från SEO-hållet – vi har haft problem med noggrannheten i featured snippets i flera år. AI-hallucinationer är samma problem fast 10 gånger värre.

Den viktigaste insikten jag fått:

AI-system hämtar från samma innehållskälla som Google, men de SYNTESEAR istället för att citera direkt. Det innebär att små fel i ditt innehåll kan bli stora fel i AI-svar.

Praktiska steg som hjälper:

1. Granska ditt eget innehåll först – Ibland går AI-hallucinationer att spåra till utdaterade blogginlägg, gamla pressmeddelanden eller inkonsekvent information på din egen sajt

2. Kolla vad som rankar på dina varumärkessökningar – Om felaktigt tredjepartsinnehåll rankar högt på “[ditt varumärke] funktioner” eller “[ditt varumärke] pris”, matar det troligen AI-träningsdata

3. Bygg citeringsvänligt innehåll – Perplexity använder RAG (retrieval-augmented generation) och citerar källor. Om ditt innehåll är välstrukturerat citeras det direkt istället för att hittas på

4. Spåra specifika hallucinationer – Dokumentera exakt vad som är fel, testa på flera AI-plattformar och följ om det förändras över tid

Den strukturerade data-approachen ovan är enormt viktig. AI-systemen tolkar strukturerat innehåll bättre än täta textstycken.

På företagsnivå har vi börjat behandla AI-hallucinationsövervakning som en del av våra standardmässiga varumärkesmätetal.

Vår metod:

Vi gör kvartalsvisa “AI-varumärkesrevisioner” där vi testar 50+ prompts på ChatGPT, Claude, Perplexity och Google AI Overviews. Varje svar poängsätts utifrån noggrannhet mot vår officiella produktdokumentation.

Aktuella siffror från vår senaste revision:

• ChatGPT-noggrannhet för vårt varumärke: 73 %
• Claude: 71 %
• Perplexity: 89 %
• Google AI Overviews: 82 %

Perplexity-siffran är märkbart bättre eftersom den använder live-sökning och citerar källor. De andra arbetar utifrån träningsdata som är månader eller år gammal.

Vad som förvånade oss:

Vissa hallucinationer baserades faktiskt på GAMMAL men korrekt information. Vår prissättning ändrades för 18 månader sedan, och ChatGPT har fortfarande den gamla. Det är egentligen ingen hallucination – det är föråldrad träningsdata. Men effekten för prospekten är densamma.

Journalist här som skriver om AI. Jag har följt AI-noggrannhetsproblem i ett år nu.

Något de flesta inte inser:

AI-hallucinationer är inte slumpmässiga. De följer mönster utifrån vad som finns i träningsdatan. Om det finns motstridig information om ditt företag online, kan AI ibland “medelvärdesbilda” mellan källor och skapa hybridfakta som är delvis sanna och delvis påhittade.

Exempel jag dokumenterat:

Företag A köpte Företag B:s produktlinje 2023. AI tillskriver nu ibland Företag B:s funktioner till Företag A, och vice versa. Modellerna blandar ihop två olika produkter eftersom nyheten om förvärvet nämnde båda tillsammans.

Till OP:

Pris-hallucinationen (99 USD mot 29 USD) kan spåras till en gammal prissida, en konkurrent med liknande prissättning eller till och med en tredjepartsjämförelse med fel information. Värt att undersöka källan.

Vi hanterar AI-synlighet för 30+ kunder. AI-hallucinationer är nu det största problemet våra kunder tar upp.

Vårt ramverk:

1. Nulägesanalys – Testa 20–30 prompts på alla stora AI-plattformar, dokumentera varje felaktighet

2. Källanalys – För varje hallucination, försök spåra var den felaktiga informationen kan ha uppstått (gammalt innehåll, konkurrentförväxling, tredjepartsfel)

3. Innehållsåtgärd – Skapa eller uppdatera auktoritativt innehåll som direkt motsäger hallucinationen med tydlig, strukturerad information

4. Tredjepartsförstärkning – Få korrekt information publicerad på höga auktoritetssajter som AI-systemen värderar högt

5. Övervakning – Använd Am I Cited för att följa AI-omnämnanden varje vecka. Hallucinationer rättar ofta till sig själva när modellerna uppdateras, men nya kan dyka upp

Tidslinjens verklighet:

Att åtgärda AI-hallucinationer går inte snabbt. Räkna med 3–6 månader för märkbara förbättringar. Träningsdata uppdateras inte direkt, och även RAG-system behöver tid för att hitta och prioritera ditt korrigerade innehåll.

Lägger till ett juridiskt perspektiv eftersom det kommit upp:

Den nuvarande juridiska situationen:

Det finns inget etablerat juridiskt ramverk för att hålla AI-företag ansvariga för hallucinationer. Vi har undersökt detta grundligt. Även om förtals- och falskmarknadsföringslagar finns, är det juridiskt oklart hur de ska tillämpas på AI-genererat innehåll.

Med det sagt:

Vissa företag undersöker möjligheter kring otillbörligt ingripande (när AI-hallucinationer bevisligen leder till förlorade affärer) och brott mot statliga konsumentskyddslagar. Men detta är oprövade teorier.

Praktiska råd:

Dokumentera allt. Om en prospekt uttryckligen talar om att de valde bort din produkt på grund av AI-desinformation, se till att få det skriftligt. Om det någon gång blir rättsligt relevant vill du ha bevis på faktiska skador.

För närvarande är den mest effektiva lösningen en proaktiv innehållsstrategi, inte rättsliga åtgärder.

Den här tråden har varit otroligt hjälpsam. Tack alla.

Mina lärdomar och nästa steg:

1. Detta är ett verkligt, dokumenterat problem – Jag överreagerar inte. Siffrorna (12 % hallucinationsfrekvens, 67 miljarder USD i skador) bekräftar mina farhågor

2. Källgranskning först – Ska granska vårt eget innehåll och kolla vad som rankar för våra varumärkessökningar

3. Strukturerat innehåll är viktigt – Kommer samarbeta med vårt innehållsteam kring FAQ-sidor med schema markup

4. Tredjepartsvalidering – Behöver få korrekt information på G2, Capterra och branschpublikationer

5. Övervakning är avgörande – Ska sätta upp Am I Cited för att följa AI-omnämnanden. Kan inte åtgärda det vi inte mäter

6. Tålamod krävs – 3–6 månaders tid för märkbar förbättring är bra att känna till

Omedelbar åtgärd:

Tar kontakt med den prospektive kunden igen med våra faktiska certifieringar och funktionslista. Kanske vinner vi inte tillbaka dem, men de får i alla fall veta sanningen.

Kommentaren om “rykteshantering på mardrömsnivå” var känslomässig, men ärligt talat är det inte olösligt. Det kräver bara ett annat angreppssätt än traditionell varumärkeshantering.