Waarom ChatGPT niet waarschuwt als het twijfelt

ChatGPT presenteert zekere en onzekere informatie in dezelfde toon. Het model waarschuwt niet altijd als het twijfelt. Vuistregel: hoe specifieker en verifieerbaar de claim, hoe harder je controleert. Feiten met bronvermelding, statistieken en namen van personen zijn de hoogste risicocategorie.

• Verifieer altijd bij hoge-impactbeslissingen
• Vraag om bronnen als dat relevant is
• Gebruik ChatGPT als startpunt, niet als eindpunt bij feitelijke vragen

💡 Praktijktip: Vraag ChatGPT: “Hoe zeker ben je van dit antwoord?” Het model geeft dan soms aan waar het minder zeker is. Dit is geen garantie, maar het kan zwakke plekken zichtbaar maken.

💡 Praktijktip: Hallucinaties zijn het gevaarlijkst bij specifieke feiten die je niet uit je hoofd kunt controleren. Bij namen, jaartallen en wetgeving: controleer altijd via een primaire bron.

Voorbeeld: hetzelfde verzoek, twee keer

Stel, je vraagt ChatGPT: “Wat zijn de belangrijkste wijzigingen in de Arbeidstijdenwet in 2024?”

Je krijgt een keurig gestructureerd antwoord met drie bullet points, inclusief artikelnummers en data. Het leest alsof het zo uit een juridische nieuwsbrief komt. Maar als je de genoemde artikelnummers controleert, blijkt er minstens één niet te bestaan. Het model heeft een plausibel klinkend artikelnummer gegenereerd omdat dat past bij het patroon van hoe wetswijzigingen worden beschreven.

Vraag je vervolgens: “Herschrijf mijn bestaande samenvatting van de Arbeidstijdenwet-wijzigingen in heldere taal voor een interne nieuwsbrief”, dan krijg je een heel ander resultaat. Nu hoeft het model geen feiten te verzinnen. Het hoeft alleen jouw tekst te herformuleren. Dat is precies waar het goed in is.

Het verschil? In het eerste geval vraag je om kennis. In het tweede geval vraag je om taalvaardigheid. ChatGPT heeft alleen dat tweede.