Hoofdstuk 1. AI begrijpen en herkennen
Les 1.5 Waarom AI fouten maakt
Je vindt in een AI-antwoord een verzonnen feit of bron, en legt uit hoe zo'n fout ontstaat.

De video laadt pas als je op afspelen klikt. YouTube draait dan in de privacyvriendelijke modus.
Lees het transcript
Hoi! Fijn dat je er weer bent. Je vraagt een chatbot om een bron, en je krijgt een keurige titel, met auteur, jaar en tijdschrift. Alleen: die bron bestaat niet. In deze les vind je zo'n verzonnen feit of bron, en leg je uit hoe die fout ontstaat.
Weet je nog? Een taalmodel voorspelt wat goed past, niet wat waar is. Een bron heeft een vast patroon: een naam, een jaartal, een titel en een tijdschrift. Dat patroon kan het model perfect namaken. Ook als zo'n artikel nooit geschreven is. Dat heet hallucineren: overtuigende tekst die niet klopt. Ook kan informatie verouderd zijn, of begrijpt het model je vraag net anders dan je bedoelt.
Laten we het proberen in EduGPT, met EduGPT Student. Ik vraag om drie wetenschappelijke bronnen over smartphones en concentratie. EduGPT geeft geen lijstje met bronnen. Het helpt me zoektermen kiezen voor Google Scholar. Dan plak ik een bron die een andere chatbot me gaf, en vraag hoe ik check of die echt bestaat. EduGPT legt uit: zoek de titel tussen aanhalingstekens, kijk of auteurs, jaar en nummer kloppen, en zoek een officiële pagina of een DOI. Zo controleer ik zelf, in plaats van te vertrouwen op een bron die echt lijkt.
En wat gaat er vaak mis? We nemen een bron over omdat hij er echt uitziet. Een bron die je niet zelf hebt teruggevonden, gebruik je niet.
Nu ben jij aan de beurt. Neem een AI-antwoord met een bron of een feit. Zoek het zelf op, en leg in twee zinnen uit hoe zo'n fout kan ontstaan. Bespreek je controle met EduGPT, via de opdracht onder deze video. Veel succes, en tot in de volgende les!
Probeer het in EduGPT
- Neem een AI-antwoord met een bron of een feit, bijvoorbeeld uit een andere chatbot of uit een oude opdracht.
- Controleer de bron of het feit zelf: zoek de titel tussen aanhalingstekens in Google Scholar of de catalogus van je bibliotheek, en zoek een DOI of officiële pagina.
- Schrijf op wat je vond, en leg in twee zinnen uit hoe zo'n fout kan ontstaan.
- Open EduGPT, kies EduGPT - Student en verstuur de tekst hieronder.
Ik heb een bron uit een AI-antwoord gecontroleerd. Bespreek mijn controle en mijn uitleg, en stel me vragen waar het beter kan. Geef me geen nieuwe bronnen. Bron: ... Wat ik vond: ... Hoe de fout volgens mij ontstaat: ...
- Krijg je een keuzemenu (hints, skelet of voorbeeld)? Antwoord dan: "Ik heb mijn eigen aanzet hierboven al gedeeld, geef daar gerichte feedback op."
- Verbeter je uitleg na de vragen van EduGPT.
Waar doe je deze opdracht?
Via je school of opleiding
Heb je EduGPT via je school of opleiding? Log in via de link die je daar hebt gekregen en kies EduGPT - Student.
Zelf EduGPT gebruiken
Heeft je opleiding geen EduGPT? Binnenkort kun je kosteloos proberen. Wil je nu al verder, dan kan dat met een individueel abonnement.
Geen toegang tot EduGPT?
Dan kun je de opdracht ook in je eigen AI-tool doen. We kunnen niet garanderen dat het daar net zo goed werkt als in EduGPT. Je mist bijvoorbeeld de Kritisch Denken Engine, die eerst vragen terugstelt in plaats van meteen het antwoord te geven.
Checkvragen
Reflectie
Je antwoord blijft op dit scherm en wordt nergens opgeslagen.
Bronnen bij deze les
- Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13, Artikel 14045. https://doi.org/10.1038/s41598-023-41032-5 (opent in een nieuw tabblad)Van 636 literatuurverwijzingen in door ChatGPT geschreven overzichten bleek 55 procent (GPT-3.5) en 18 procent (GPT-4) verzonnen, en ook de echte verwijzingen bevatten vaak inhoudelijke fouten, precies het voorbeeld van de verzonnen bron uit deze les.
- Huang, L., Yu, W., Ma, W., Zhong, W., Feng, Z., Wang, H., Chen, Q., Peng, W., Feng, X., Qin, B., & Liu, T. (2025). A survey on hallucination in large language models: Principles, taxonomy, challenges, and open questions. ACM Transactions on Information Systems, 43(2), 1–55. https://doi.org/10.1145/3703155 (opent in een nieuw tabblad)Dit overzichtsartikel omschrijft hallucinatie als aannemelijke maar onjuiste inhoud en ordent de oorzaken ervan in de trainingsdata, de training en het genereren van tekst, wat de uitleg ondersteunt hoe zo'n fout ontstaat.
In de bronnenclip Bronnen bij hoofdstuk 1 licht Pascal toe waar de lessen van dit hoofdstuk op steunen.