De problematiek van hallucinaties en desinformatie in AI-systemen

Definitie van hallucinatie in de context van AI

De term "hallucinatie" in de context van kunstmatige intelligentie heeft een specifieke betekenis die verschilt van het gebruik ervan in de psychologie of geneeskunde. Op het gebied van AI, en met name grote taalmodellen, verwijst deze term naar een specifiek fenomeen dat een aanzienlijke uitdaging vormt voor de betrouwbaarheid van deze systemen.

Wat zijn AI-hallucinaties

AI-hallucinaties kunnen we definiëren als:

• Het genereren van informatie die feitelijk en gezaghebbend lijkt, maar onnauwkeurig, misleidend of volledig verzonnen is
• Productie van inhoud die niet wordt ondersteund door de trainingsgegevens van het model of die niet overeenkomt met de realiteit
• Het creëren van een vals zelfvertrouwen bij het presenteren van informatie die het model eigenlijk "niet kent"
• Confabulatie van details, bronnen, citaten of specifieke informatie zonder feitelijke basis

Verschil tussen hallucinaties en fouten

Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen hallucinaties en gewone fouten of onnauwkeurigheden:

• Gewone fouten - onbedoelde onnauwkeurigheden of onjuiste informatie die kunnen voortkomen uit onnauwkeurigheden in de trainingsgegevens of onvolkomenheden van het model
• Hallucinaties - het genereren van inhoud die het model als feitelijk presenteert, hoewel het hiervoor geen basis heeft in de gegevens; omvat vaak het creëren van niet-bestaande details, bronnen of context

Hallucinaties vs. creatieve generatie

Het is ook belangrijk om hallucinaties te onderscheiden van legitieme creatieve generatie:

• Creatieve generatie - opzettelijke creatie van fictieve inhoud in contexten waar dit gepast en verwacht is (verhalen schrijven, hypothesen genereren, brainstormen)
• Hallucinaties - presentatie van verzonnen inhoud als feitelijke informatie in contexten waar feitelijke nauwkeurigheid en betrouwbaarheid worden verwacht

Context van het hallucinatieprobleem

Hallucinaties vormen om verschillende redenen een fundamentele uitdaging voor AI-systemen:

• Ze ondermijnen de geloofwaardigheid en betrouwbaarheid van AI-systemen in kritieke toepassingen
• Ze kunnen leiden tot de verspreiding van desinformatie wanneer AI-outputs kritiekloos worden geaccepteerd
• Ze zijn moeilijk voorspelbaar en kunnen zelfs voorkomen bij hoogontwikkelde modellen
• Ze worden vaak gepresenteerd met dezelfde mate van "zekerheid" als feitelijk correcte informatie, wat detectie bemoeilijkt
• Ze vormen een complexe technische uitdaging die geen eenvoudige oplossing heeft in de huidige AI-architecturen

Inzicht in de aard en manifestaties van hallucinaties is de eerste stap naar effectief gebruik van AI-chats met bewustzijn van hun beperkingen en naar de ontwikkeling van strategieën om de risico's van dit fenomeen te minimaliseren. Voor een bredere context van de beperkingen van huidige AI-chats raden we ook het uitgebreide overzicht van de limieten van AI-chatbots aan.

Oorzaken van hallucinaties in AI-modellen

Het fenomeen hallucinaties in AI-systemen heeft diepe wortels in de architectuur en werkingsprincipes van moderne taalmodellen. Inzicht in deze oorzaken is cruciaal voor de ontwikkeling van effectieve strategieën om ze te minimaliseren.

Architectonische oorzaken

• Generatieve aard van modellen - de basisfunctie van taalmodellen is het voorspellen van de waarschijnlijke voortzetting van tekst, niet het verifiëren van feitelijke juistheid
• Afwezigheid van een expliciete kennisbank - in tegenstelling tot traditionele expertsystemen hebben taalmodellen geen gestructureerde database met feiten
• "Kennis" gecodeerd in parameters - informatie is impliciet gecodeerd in miljarden parameters, zonder duidelijke structuur en verificatiemechanisme
• Optimalisatie voor vloeiendheid - modellen worden primair getraind op vloeiendheid en coherentie, niet op feitelijke nauwkeurigheid

Trainingsaspecten

De manier waarop modellen worden getraind, draagt direct bij aan de neiging tot hallucineren:

• Slechte kwaliteit trainingsgegevens - modellen getraind op gegevens die onnauwkeurigheden bevatten, zullen deze onnauwkeurigheden reproduceren
• Hiaten in dekking - ongelijke vertegenwoordiging van verschillende onderwerpen en domeinen in de trainingsgegevens
• Zeldzame verschijnselen en feiten - modellen hebben de neiging om zelden voorkomende informatie te "vergeten" of onnauwkeurig te reproduceren
• Tegenstrijdige informatie - wanneer tegenstrijdige informatie voorkomt in de trainingsgegevens, kan het model inconsistente antwoorden genereren

Probleem van epistemische onzekerheid

Een fundamenteel probleem is het onvermogen van modellen om hun eigen onzekerheid adequaat weer te geven:

• Ontbrekende metacognitieve vaardigheden - modellen kunnen niet betrouwbaar "weten wat ze niet weten"
• Kalibratie van vertrouwen - de neiging om alle antwoorden met een vergelijkbare mate van zekerheid te presenteren, ongeacht het werkelijke kennisniveau
• Afwezigheid van een verificatiemechanisme - onvermogen om eigen outputs te verifiëren aan de hand van een betrouwbare bron van waarheid

Interactie- en omgevingsfactoren

De manier waarop modellen worden gebruikt, kan ook bijdragen aan het optreden van hallucinaties:

• Vragen op de grens van kennis - vragen over obscure feiten of onderwerpen aan de rand van de trainingsgegevens
• Verwarrende of tegenstrijdige prompting - dubbelzinnige of misleidende instructies
• Verwachting van specificiteit - druk om gedetailleerde antwoorden te geven in situaties waarin het model onvoldoende informatie heeft
• Impliciete sociale druk - modellen zijn geoptimaliseerd om "behulpzame" antwoorden te geven, wat kan leiden tot een voorkeur voor het genereren van een antwoord boven het toegeven van onwetendheid

Technische uitdagingen bij de oplossing

Het oplossen van het hallucinatieprobleem is een complexe technische uitdaging:

• Moeilijkheid om onderscheid te maken tussen valide generalisaties en hallucinaties
• Afweging tussen creativiteit/bruikbaarheid en strikte feitelijke nauwkeurigheid
• Computationele complexiteit van het koppelen van generatieve modellen aan uitgebreide kennisbanken
• Dynamische aard van "feitelijke juistheid" in sommige domeinen

Inzicht in deze meerlagige oorzaken van hallucinaties helpt zowel ontwikkelaars bij het ontwerpen van robuustere systemen als gebruikers bij het creëren van effectieve strategieën om met deze systemen te werken, met bewustzijn van hun inherente beperkingen.

Typische patronen van hallucinaties en desinformatie

AI-hallucinaties manifesteren zich in verschillende karakteristieke patronen die nuttig zijn om te herkennen. Deze patronen kunnen variëren afhankelijk van de context, het onderwerp en het type interactie, maar bepaalde terugkerende motieven zijn waarneembaar bij verschillende modellen en situaties.

Confabulatie van autoriteiten en bronnen

Een van de meest voorkomende soorten hallucinaties is het creëren van niet-bestaande bronnen of het citeren van echte autoriteiten in contexten die niet overeenkomen met de werkelijkheid:

• Fictieve academische publicaties - genereren van verzonnen studies met realistisch klinkende titels, auteurs en tijdschriften
• Niet-bestaande boeken en artikelen - verwijzen naar publicaties die in werkelijkheid niet bestaan
• Valse citaten van echte persoonlijkheden - toeschrijven van uitspraken aan bekende persoonlijkheden die ze nooit hebben gedaan
• Verzonnen statistieken en enquêtes - presenteren van nauwkeurig klinkende cijfers en percentages zonder reële basis

Historische en feitelijke confabulaties

Bij vragen gericht op feitelijke informatie kunnen deze patronen optreden:

• Historische onnauwkeurigheden - onjuiste datering van gebeurtenissen, verwarring van historische figuren of toevoeging van verzonnen details aan echte gebeurtenissen
• Geografische onnauwkeurigheden - onjuiste plaatsing van steden, landen of geografische kenmerken
• Technologische confabulaties - creëren van gedetailleerde maar onnauwkeurige beschrijvingen van de werking van technologieën of wetenschappelijke principes
• Biografische ficties - verzinnen of verdraaien van biografische details over publieke figuren

Tijdelijke overlappingen en voorspellingen

Gezien de tijdsbeperking van de kennis van het model, komen deze soorten hallucinaties vaak voor:

• Post-cutoff gebeurtenissen - valse informatie over gebeurtenissen die plaatsvonden na de afsluitdatum van de modeltraining
• Continuïteit van ontwikkeling - aanname van voortzetting van trends of gebeurtenissen op een manier die niet overeenkomt met de realiteit
• Technologische voorspellingen - beschrijving van de huidige stand van technologieën die een lineaire ontwikkeling veronderstelt
• Presentatie van toekomstige gebeurtenissen als verleden - beschrijven van geplande gebeurtenissen alsof ze al hebben plaatsgevonden

Vaktechnische en terminologische hallucinaties

In professionele contexten komen deze patronen vaak voor:

• Pseudo-vakterminologie - creëren van professioneel klinkende maar onzinnige of niet-bestaande termen
• Onjuiste relaties tussen concepten - foutief koppelen van gerelateerde maar onderscheiden vaktermen
• Algoritmische en procedurele ficties - gedetailleerde maar onjuiste beschrijvingen van procedures of algoritmen
• Valse categorisatie - creëren van verzonnen taxonomieën of classificatiesystemen

Contextuele en interactiepatronen

De manier waarop hallucinaties zich manifesteren tijdens een gesprek, heeft ook karakteristieke patronen:

• Escalatie van zelfvertrouwen - bij elke vraag over hetzelfde onderwerp kan het model toenemende (en ongegronde) zekerheid tonen
• Verankeringseffect - neiging om voort te bouwen op eerdere hallucinaties en deze te ontwikkelen tot complexere fictieve constructies
• Adaptieve confabulatie - aanpassen van hallucinaties aan de verwachtingen of voorkeuren van de gebruiker
• Falen bij confrontatie - inconsistente reacties wanneer het model wordt geconfronteerd met zijn eigen hallucinaties

Het herkennen van deze patronen is een cruciale stap naar de ontwikkeling van effectieve strategieën voor het minimaliseren van de risico's verbonden aan AI-hallucinaties en naar verantwoord gebruik van AI-chats in contexten waar feitelijke nauwkeurigheid belangrijk is.

Methoden voor het detecteren van hallucinaties en onnauwkeurigheden

Het herkennen van hallucinaties en onnauwkeurigheden in de antwoorden van AI-chats is een cruciale vaardigheid voor hun effectieve en veilige gebruik. Er zijn verschillende strategieën en methoden die gebruikers kunnen helpen potentieel onnauwkeurige of verzonnen informatie te identificeren.

Signalen van potentiële hallucinaties

Bij communicatie met AI-chats is het nuttig om aandacht te besteden aan bepaalde waarschuwingssignalen:

• Onredelijke specificiteit - extreem gedetailleerde antwoorden op algemene vragen, vooral over obscure onderwerpen
• Overmatige symmetrie en perfectie - overdreven "nette" en symmetrische resultaten, vooral in complexe domeinen
• Ongewone combinaties van namen of termen - verbindingen die lijken op bekende entiteiten, maar enigszins verschillend zijn
• Overmatig zelfvertrouwen - afwezigheid van enige uiting van onzekerheid of nuance op gebieden die inherent complex of controversieel zijn
• Te perfecte citaten - citaten die er formeel correct uitzien, maar te precieze details bevatten

Actieve verificatietechnieken

Gebruikers kunnen de betrouwbaarheid van de verstrekte informatie actief testen met behulp van deze technieken:

• Vragen naar bronnen - het AI-chat vragen om specifiekere citaten of referenties voor de gegeven informatie
• Herformulering van de vraag - dezelfde vraag op een andere manier stellen en de antwoorden vergelijken op consistentie
• Controlevragen - vragen naar gerelateerde details die consistent moeten zijn met het oorspronkelijke antwoord
• Decompositie van beweringen - complexe beweringen opsplitsen in eenvoudigere delen en deze afzonderlijk verifiëren
• "Steelmanning" - de AI vragen om de sterkste argumenten tegen de zojuist verstrekte informatie of interpretatie

Externe verificatieprocedures

Voor kritieke informatie is het vaak noodzakelijk om externe verificatiebronnen te gebruiken:

• Kruiscontrole met betrouwbare bronnen - verificatie van belangrijke beweringen in encyclopedieën, academische databases of officiële bronnen
• Zoeken naar citaten - verificatie van het bestaan en de inhoud van genoemde studies of publicaties
• Consultatie met experts - het verkrijgen van het perspectief van menselijke experts in het betreffende vakgebied
• Gebruik van gespecialiseerde zoekmachines - gebruik van academische zoekmachines (Google Scholar, PubMed) voor de verificatie van professionele beweringen
• Factcheckingbronnen - raadplegen van websites gespecialiseerd in informatieverificatie

Domeinspecifieke strategieën

In verschillende thematische gebieden is het nuttig om te focussen op specifieke aspecten:

• Wetenschappelijke en technische informatie - controle op consistentie met fundamentele principes van het vakgebied, verificatie van wiskundige berekeningen
• Historische gegevens - vergelijking met gevestigde historische bronnen, verificatie van chronologie en verbanden
• Juridische informatie - controle op actualiteit en jurisdictionele relevantie, verificatie van citaten van wetten en precedenten
• Medische informatie - verificatie van overeenstemming met actuele medische kennis en officiële aanbevelingen
• Actuele gebeurtenissen - verhoogde voorzichtigheid bij informatie gedateerd na de knowledge cutoff-datum van het model

Geautomatiseerde detectietools

Onderzoek richt zich ook op de ontwikkeling van geautomatiseerde tools voor de detectie van hallucinaties:

• Systemen die AI-outputs vergelijken met geverifieerde kennisbanken
• Tools voor analyse van de interne consistentie van antwoorden
• Modellen gespecialiseerd in de detectie van typische patronen van AI-hallucinaties
• Hybride systemen die automatische detectie combineren met menselijke verificatie

Een combinatie van deze benaderingen kan het vermogen van gebruikers om potentiële hallucinaties en onnauwkeurigheden in de antwoorden van AI-chats te identificeren aanzienlijk vergroten, wat een cruciale voorwaarde is voor hun verantwoorde en effectieve gebruik in contexten waar feitelijke nauwkeurigheid belangrijk is.

Praktische strategieën voor risicominimalisatie

Met het bewustzijn van de inherente neiging van AI-chats tot hallucinaties en onnauwkeurigheden, zijn er een aantal praktische strategieën die gebruikers kunnen implementeren om de bijbehorende risico's te minimaliseren. Deze benaderingen maken het mogelijk om de bruikbaarheid van AI-chats te maximaliseren terwijl de kans op kritiekloze acceptatie van onnauwkeurige informatie wordt verkleind.

Doordachte formulering van vragen

De manier waarop vragen worden geformuleerd, kan de kwaliteit en betrouwbaarheid van de antwoorden aanzienlijk beïnvloeden:

• Specificiteit en duidelijkheid - formulering van precieze en ondubbelzinnige vragen die de ruimte voor interpretatie minimaliseren
• Expliciet verzoek om zekerheidsniveau - het model vragen om de mate van zekerheid of betrouwbaarheid van de verstrekte informatie aan te geven
• Beperking van complexiteit - complexe vragen opsplitsen in deelvragen, eenvoudigere vragen
• Bronnen vereisen - expliciet verzoek om bronnen te vermelden of uit te leggen hoe het model tot het gegeven antwoord is gekomen
• Instructies voor voorzichtigheid - expliciete instructies om de voorkeur te geven aan het toegeven van onwetendheid boven ongegronde speculaties

Kritische beoordeling van antwoorden

Ontwikkeling van een kritische benadering van informatie verstrekt door AI-chats:

• Sceptische benadering van te specifieke details - vooral in antwoorden op algemene vragen
• Onderscheid maken tussen feiten en interpretaties - identificatie van delen van het antwoord die een subjectieve interpretatie of mening vertegenwoordigen
• Bewustzijn van confirmation bias - voorzichtigheid ten aanzien van de neiging om informatie die onze aannames bevestigt kritiekloos te accepteren
• Contextualisatie van informatie - beoordeling van antwoorden in de bredere context van bestaande kennis en expertise

Multi-bronnen benadering

Gebruik van AI-chats als onderdeel van een bredere informatiestrategie:

• Triangulatie van informatie - verificatie van belangrijke informatie uit meerdere onafhankelijke bronnen
• Combinatie van AI en traditionele bronnen - gebruik van AI-chats als aanvulling op gevestigde informatiebronnen
• Expertconsultatie - verificatie van kritieke informatie bij menselijke experts in het betreffende vakgebied
• Gebruik van meerdere AI-systemen - vergelijking van antwoorden van verschillende AI-chats op dezelfde vragen

Contextueel passend gebruik

Aanpassing van het gebruik van AI-chats aan de context en het belang van feitelijke nauwkeurigheid:

• Hiërarchie van kritikaliteit - gradatie van het verificatieniveau op basis van het belang van de informatie en de potentiële impact van onnauwkeurigheden
• Beperking van gebruik in kritieke contexten - vermijden van uitsluitend vertrouwen op AI-chats voor besluitvorming met significante gevolgen
• Voorkeur voor creatieve vs. feitelijke taken - optimalisatie van het gebruik van AI-chats voor taken waar hun sterke punten het meest uitgesproken zijn
• Documentatie en transparantie - duidelijke markering van informatie afkomstig van AI bij het delen of publiceren ervan

Onderwijs en competentieontwikkeling

Investering in de ontwikkeling van vaardigheden voor effectief werken met AI-chats:

• Informatiegeletterdheid - ontwikkeling van algemene vaardigheden voor kritische informatiebeoordeling
• Technische geletterdheid - basisbegrip van de werkingsprincipes van AI en haar beperkingen
• Domeinexpertise - verdieping van eigen kennis in relevante gebieden als basis voor kritische beoordeling
• Bewustzijn van cognitieve biases - kennis van en compensatie voor psychologische neigingen die de interpretatie van AI-outputs kunnen beïnvloeden

Implementatie van deze strategieën creëert een evenwichtige benadering die het mogelijk maakt te profiteren van de voordelen van AI-chats terwijl de risico's verbonden aan hun inherente beperkingen worden geminimaliseerd. Het belangrijkste principe blijft het geïnformeerde en kritische gebruik van AI als een hulpmiddel dat menselijk oordeel en expertise aanvult, maar niet vervangt.

Wilt u meer weten over dit onderwerp? Lees het artikel over de mitigatie van AI-hallucinaties bij het gebruik van RAG door Wan Zhang en Jing Zhang.

Hoe Explicaire de problematiek van AI-hallucinaties aanpakt

Bij Explicaire benaderen we de problematiek van AI-hallucinaties systematisch en praktisch. Een cruciaal hulpmiddel zijn nauwkeurig gedefinieerde prompts die herhaaldelijk zijn getest in verschillende contexten en domeinen. Het is bijvoorbeeld bewezen effectief om expliciet van het model te eisen dat het met specifieke bronnen werkt, onzekerheid toegeeft bij onduidelijke antwoorden, en gestructureerde outputformaten gebruikt die "vrije ontwikkeling" van hallucinaties voorkomen. Prompts bevatten vaak ook meta-instructies, zoals "antwoord alleen op basis van de verstrekte gegevens" of "als je niet zeker bent, leg dan uit waarom".

Een andere cruciale methode is de visualisatie van de besluitvorming van taalmodellen (LLM) – dat wil zeggen, onthullen welke informatie het model heeft gebruikt, waarop het zich heeft gericht en welke logica tot een specifieke conclusie heeft geleid. Dit stelt ons niet alleen in staat om hallucinaties snel te detecteren, maar ook om het gedrag van het model beter te begrijpen.

Tenslotte gebruiken we het principe van grounding, oftewel het baseren op verifieerbare en betrouwbare bronnen. AI-outputs zijn dus altijd verankerd in de realiteit, wat cruciaal is, vooral in gebieden met hoge informatieverantwoordelijkheid – zoals gezondheidszorg, recht of financiën.

Dankzij deze combinatie van doordachte prompts, transparantie en nadruk op bronnen bereiken we een hoge betrouwbaarheid en minimaliseren we het risico op hallucinaties in de praktijk.

Andere bewezen tips uit de praktijk:

• Vooraf gedefinieerde rollen: "Je bent een analist die alleen werkt met de verstrekte gegevens."
• Specificatie van outputformaat: "Geef het antwoord in punten met verwijzing naar specifieke nummers."
• Combinatie prompt + referentie: "Gebruik alleen de gegevens uit de onderstaande tabel. Gebruik geen externe kennis."

Ethische en maatschappelijke context van AI-desinformatie

De problematiek van hallucinaties en desinformatie in AI-systemen overstijgt het technische niveau en heeft belangrijke ethische, sociale en maatschappelijke implicaties. Deze aspecten zijn cruciaal voor de verantwoorde ontwikkeling, implementatie en regulering van AI-technologieën.

Maatschappelijke impact van AI-desinformatie

AI-hallucinaties kunnen verstrekkende maatschappelijke gevolgen hebben:

• Versterking van bestaande desinformatie - AI-systemen kunnen onbedoeld onjuiste informatie versterken en legitimeren
• Ondermijning van vertrouwen in het informatie-ecosysteem - toenemende moeilijkheid om onderscheid te maken tussen legitieme en valse informatie
• Informatielast - verhoogde eisen aan informatieverificatie en kritisch denken
• Potentieel voor gerichte desinformatiecampagnes - mogelijkheid van misbruik van AI om overtuigende desinformatie-inhoud op grote schaal te creëren
• Differentiële impact - risico van ongelijke impact op verschillende groepen, vooral degenen met beperkte toegang tot bronnen voor informatieverificatie

Ethische verantwoordelijkheid van verschillende actoren

Minimalisatie van de risico's verbonden aan AI-desinformatie vereist een gedeelde benadering van verantwoordelijkheid:

• Ontwikkelaars en organisaties - verantwoordelijkheid voor transparante communicatie over de limieten van AI-systemen, implementatie van beveiligingsmechanismen en continue verbetering
• Gebruikers - ontwikkeling van kritisch denken, informatieverificatie en verantwoord delen van door AI gegenereerde inhoud
• Onderwijsinstellingen - actualisering van onderwijsprogramma's voor de ontwikkeling van digitale en AI-geletterdheid
• Media en informatieplatforms - creëren van standaarden voor het markeren van door AI gegenereerde inhoud en factchecking
• Regelgevende instanties - ontwikkeling van kaders die innovatie ondersteunen en tegelijkertijd maatschappelijke belangen beschermen

Transparantie en geïnformeerde toestemming

Cruciale ethische principes in de context van AI-desinformatie zijn:

• Transparantie over herkomst - duidelijke markering van door AI gegenereerde inhoud
• Open communicatie over limieten - eerlijke presentatie van de beperkingen van AI-systemen, inclusief de neiging tot hallucineren
• Geïnformeerde toestemming - ervoor zorgen dat gebruikers de potentiële risico's begrijpen die verbonden zijn aan het gebruik van door AI gegenereerde informatie
• Toegang tot verificatiemechanismen - verstrekken van tools en bronnen voor de verificatie van belangrijke informatie

Regelgevende benaderingen en normen

Ontwikkelende regelgevende benaderingen voor AI-desinformatie omvatten:

• Markeringsvereisten - verplichte markering van door AI gegenereerde inhoud
• Normen voor feitelijke nauwkeurigheid - ontwikkeling van metrieken en eisen voor de feitelijke betrouwbaarheid van AI-systemen in specifieke contexten
• Sectorspecifieke regelgeving - strengere eisen op gebieden zoals gezondheidszorg, financiën of onderwijs
• Aansprakelijkheid en juridische kaders - verduidelijking van de aansprakelijkheid voor schade veroorzaakt door AI-desinformatie
• Internationale coördinatie - mondiale benaderingen van regelgeving gezien de grensoverschrijdende aard van AI-technologieën

Toekomstvisie

Een duurzame langetermijnbenadering van de problematiek van AI-desinformatie vereist:

• Onderzoek en innovatie - continue investeringen in technologieën voor de detectie en preventie van hallucinaties
• Interdisciplinaire samenwerking - koppeling van technische, sociale en geesteswetenschappelijke disciplines
• Adaptief bestuur - regelgevende benaderingen die kunnen evolueren met technologische ontwikkelingen
• Maatschappelijke dialoog - inclusieve discussies over waarden en prioriteiten die moeten worden weerspiegeld in het ontwerp en de regulering van AI
• Preventieve aanpak - anticiperen op potentiële risico's en deze aanpakken vóór brede implementatie van technologieën

De ethische en maatschappelijke dimensie van AI-desinformatie vereist een holistische benadering die verder gaat dan puur technische oplossingen en een breder ecosysteem van actoren, normen en regelgeving omvat. Het doel is het creëren van een omgeving waarin AI-technologieën bijdragen aan de informatieverrijking van de samenleving, in plaats van bij te dragen aan informatiechaos of manipulatie.