Risico’s van AI beperken

Introductie tot AI voor het werk

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Kennisfabricatie beperken

Vertrouwen, maar verifiëren-mindset

Controleer kritieke info altijd dubbel
- 📈 Cijfers en datapunten
- 📖 Citaten en referenties
- 🏛 Historische feiten en data
- 💻 Technische details

Hallucinatie 1

¹ https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/

🤝 Toestemming om af te zien: "Als je niet zeker bent, zeg ‘I don't know’ in plaats van te gokken."

🎯 Calibratie: "Label elke claim als: zeker / onzeker / afgeleid."

📚 Citeer of label: "Geef voor elke feitelijke claim een bron of label als bronloos."

🧹 Zelfcheck: "Lijst alles op dat fout kan zijn of dat je aannam."

🧭 Beperk de scope: "Beperk je antwoord tot wat direct in de input staat. Niet extrapoleren."

Check altijd de knowledge cutoff-datum
Controleer alles wat daarna is gebeurd
- 💰 Prijzen
- 🏛 Regelgeving
- 👷 Personeelswijzigingen
- 📰 Nieuws
🌐 Gebruik webbrowser-ondersteuning

Actualiteitsafbeelding

Beoordeel outputs kritisch
- 🤝 Wervingsmateriaal
- ✨ Marketingcontent
- 👉 Besluitvorming
❗ Bias-detectietools

Vooringenomenheidsafbeelding

🧭 Stuur de AI naar objectiviteit en kritische analyse
🤔 Blijf sceptisch over AI-outputs
💬 Vraag expliciet om kritische feedback
- Wat zijn mogelijke problemen met deze aanpak?
- Welke alternatieve perspectieven zijn er?

Sycophancy-afbeelding

Deel nooit:
- 🔑 Wachtwoorden of inloggegevens
- 🔍 Persoonsgegevens van klanten (bijv. PII)
- 📣 Bedrijfsgevoelige informatie
- 📜 Vertrouwelijke strategieën of plannen