Leestijd: 4 minuten

Mag AI Liegen? Over Hallucinaties, Eerlijkheid en Morele Verantwoordelijkheid

Stel: je vraagt een AI-model om informatie uit een bestand en het antwoord klinkt overtuigend, maar… het staat er helemaal niet in.

Klinkt dat als liegen? Of als een systeem dat simpelweg probeert iets zinnigs te zeggen, zelfs als het dat niet weet?

We zitten op een punt in de AI-ontwikkeling waarop deze vragen niet meer hypothetisch zijn. Sterker nog: hoe we met deze technologie omgaan, bepaalt of AI een betrouwbare partner wordt, of een bron van verwarring. Tijd dus om het te hebben over iets fundamenteels: eerlijkheid en transparantie, van AI en van de mensen die ermee werken.

Wat Betekent ‘Eerlijkheid’ bij AI?

Eerlijkheid werkt in twee richtingen. Aan de ene kant verwachten en hopen we van AI-modellen dat ze transparant zijn over hoe ze aan hun antwoorden komen en vooral: dat ze durven toegeven als ze het niet weten. Niet gaan hallucineren omdat ze koste wat kost een antwoord moeten geven. Dat zou geen mens accepteren, dus waarom wel van een AI?

Aan de andere kant hebben wij als gebruikers en bedrijven ook een verantwoordelijkheid. Wanneer gebruik je AI, en wanneer niet? En ben je daar eerlijk over tegenover collega’s, klanten of partners?

Wanneer geef je aan dat je AI (hebt) gebruikt?

Niet elk mailtje hoeft een disclaimer (“Deze tekst is mede mogelijk gemaakt door ChatGPT”). Maar zodra er daadwerkelijk keuzes mee worden gemaakt — denk aan offertes, adviezen of beleidsstukken — is het wél netjes om te benoemen dat AI een rol heeft gespeeld. Tenzij je het eindresultaat hebt aangepast, gecontroleerd en volledig onderschrijft. Dan is het jouw werk geworden.

Wanneer AI Doet Alsof

Een van de grootste gevaren is dat AI-modellen overtuigend kunnen klinken, ook als ze iets verzinnen. Denk aan bronnen die niet bestaan, samenvattingen van documenten die nooit zijn geopend, of antwoorden op open vragen die klinken als feiten maar puur gebaseerd zijn op aannames.

Dat maakt het zo belangrijk dat we AI niet gebruiken als eindverantwoordelijke, maar als partner. Want nee, het weet niks. Het voorspelt enkel welk woord het meest waarschijnlijk is om te volgen. Als wij dat mechanisme begrijpen, kunnen we het systeem slimmer én veiliger inzetten.

Wie Draagt de Verantwoordelijkheid?

Het mooie (of frustrerende) aan AI is dat er geen enkelvoudige verantwoordelijke is. Ontwikkelaars bouwen modellen die scoren op volledigheid, want dat loont in de markt. Gebruikers verwachten dat AI alles weet. Maar wat als we dat verwachtingspatroon nu eens veranderen?

De Italiaanse filosoof Luciano Floridi noemt dit distributed moral responsibility: een gedeeld moreel eigenaarschap over hoe technologie zich ontwikkelt. Als bedrijven, gebruikers en ontwikkelaars hun rol serieus nemen, ontstaat er ruimte voor transparantere AI waarin AI-modellen ook weleens fout mogen zitten, en dit ook toegeven.

Voor Bedrijven die Net Beginnen met AI

Ethische dilemma’s klinken vaak abstract, maar ze zijn verrassend praktisch. Een paar tips als je net begint:

Wees open. Zeg het gewoon als je met AI werkt.
Test in een veilige omgeving. Fouten zijn er om te leren, zorg alleen dat ze niet in je klantproces terechtkomen.
Voel je vrij om domme vragen te stellen. Het siert je. Juist dat zorgt voor groei.

Conclusie: Transparantie als Norm

AI hoeft niet te liegen. Maar het zal het wel doen, tenzij wij daar grenzen aan stellen. Door transparantie als norm te stellen en AI-output structureel te controleren, maken we AI veiliger, eerlijker en waardevoller.

Durf jij eerlijk te zijn over jouw AI-gebruik?

Neem contact met ons op! En ontdek hoe wij je kunnen helpen om AI verantwoord en effectief in te zetten.