Hallucination rate verwijst naar het percentage van de output van een AI-model dat feitelijk onjuist, misleidend of niet gebaseerd is op de beschikbare data. Bij AI-modellen, vooral bij grote taalmodellen, kunnen er antwoorden worden gegenereerd die logisch klinken, maar inhoudelijk incorrect zijn. Dit fenomeen wordt vaak hallucination genoemd omdat het model ‘verzint’ zonder dat er sprake is van echte onderbouwing.
In de praktijk kan een hoge hallucination rate problemen veroorzaken in toepassingen zoals klantenservice, medische adviezen of kennisbanken, waar nauwkeurigheid cruciaal is. Het kan leiden tot verkeerde aanbevelingen, misinterpretaties of het verspreiden van foutieve informatie. AI-ontwikkelaars meten de hallucination rate door de gegenereerde output te vergelijken met betrouwbare bronnen en zo te beoordelen welk deel van de antwoorden feitelijk klopt. Door dit percentage te monitoren, kunnen modellen worden verbeterd en risico’s van foutieve output worden verminderd.
Voor bedrijven en marketeers is het beheersen van de hallucination rate belangrijk om vertrouwen in AI-systemen te behouden. Lagere hallucination rates zorgen voor betrouwbaardere resultaten, betere klantervaringen en effectievere besluitvorming. Organisaties kunnen de hallucination rate verlagen door modellen te trainen met hoogwaardige data, fine tuning toe te passen en AI-output altijd te valideren met betrouwbare bronnen voordat deze wordt gebruikt voor operationele doeleinden.